National Institutes of Health Stroke Scale Item Profiles as Predictor of Patient Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) item profiles that were recently proposed may prove useful both clinically and for research studies. We aimed to validate the NIHSS item profiles in an acute cohort. METHODS: We conducted a retrospective analysis on pooled data from randomized clinical trials. We applied the latent class analysis probabilities of profile membership developed from the derivation study to obtain symptom grouping, a-NIHSS item profiles. We implemented an independent latent class analysis to derive secondary symptom grouping, b-NIHSS item profiles. Validation was performed by assessing the associations with outcomes and evaluating both sets of NIHSS item profiles' discrimination and calibration to the data. The outcomes evaluated included modified Rankin Scale (mRS; using the full distribution and dichotomized, mRS, 0-1) at day 90 and mortality by 90 days. RESULTS: We identified 10 271 patients. Ordinal analysis of mRS confirmed increased odds of better outcome across the profiles in a stepwise manner, adjusted for age and thrombolysis treatment, for each set of NIHSS item profiles. Similar patterns were observed for mRS 0 to 1, and inverse patterns were seen for mortality. The c-statistics of a-NIHSS and b-NIHSS item profiles for mRS 0 to 1 were similar at 0.71 (95% confidence interval, 0.70-0.72) and for mortality, 0.74 (0.73-0.75) and 0.75 (0.73-0.76), respectively. Calibration was good. CONCLUSIONS: These NIHSS item profiles identified using latent class analysis offer a reliable approach to capture the true response patterns that are associated with functional and outcome and mortality post stroke. This approach has the potential to enhance the clinical value of the overall NIHSS score.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».