Risk Score for In-Hospital Ischemic Stroke Mortality Derived and Validated Within the Get With The Guidelines–Stroke Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are few validated models for prediction of in-hospital mortality after ischemic stroke. We used Get With the Guidelines-Stroke Program data to derive and validate prediction models for a patient's risk of in-hospital ischemic stroke mortality. METHODS AND RESULTS: Between October 2001 and December 2007, there were 1036 hospitals that contributed 274,988 ischemic stroke patients to this study. The sample was randomly divided into a derivation (60%) and validation (40%) sample. Logistic regression was used to determine the independent predictors of mortality and to assign point scores for a prediction model. We also separately derived and validated a model in the 109,187 patients (39.7%) with a National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score recorded. Model discrimination was quantified by calculating the C statistic from the validation sample. In-hospital mortality was 5.5% overall and 5.2% in the subset in which NIHSS score was recorded. Characteristics associated with in-hospital mortality were age, arrival mode (eg, via ambulance versus other mode), history of atrial fibrillation, previous stroke, previous myocardial infarction, carotid stenosis, diabetes mellitus, peripheral vascular disease, hypertension, history of dyslipidemia, current smoking, and weekend or night admission. The C statistic was 0.72 in the overall validation sample and 0.85 in the model that included NIHSS score. A model with NIHSS score alone provided nearly as good discrimination (C statistic 0.83). Plots of observed versus predicted mortality showed excellent model calibration in the validation sample. CONCLUSIONS: The Get With the Guidelines-Stroke risk model provides clinicians with a well-validated, practical bedside tool for mortality risk stratification. The NIHSS score provides substantial incremental information on a patient's short-term mortality risk and is the strongest predictor of mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».