The Stroke Prognosis Instrument II (SPI-II)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: In 1991 we developed the Stroke Prognosis Instrument (SPI-I) to stratify patients with transient ischemic attack or ischemic stroke by prognosis for stroke or death in 2 years. In this article we validate and improve SPI-I (creating SPI-II). METHODS: To validate SPI-I, we applied it to 4 test cohorts and calculated pooled outcome rates. To create SPI-II, we incorporated new predictive variables identified in 1 of the test cohorts and validated it in the other 3 cohorts. RESULTS: For SPI-I, pooled rates (all 4 test cohorts) of stroke or death within 2 years in risk groups I, II, and III were 9%, 17%, and 24%, respectively (P<0.01, log-rank test). SPI-II was created by adding congestive heart failure and prior stroke to SPI-I. Each patient's risk group was determined by the total score for 7 factors: congestive heart failure (3 points); diabetes (3 points); prior stroke (3 points); age >70 years (2 points); stroke for the index event (not transient ischemic attack) (2 points); hypertension (1 point); and coronary artery disease (1 point). Risk groups I, II, and III comprised patients with 0 to 3, 4 to 7, and 8 to 15 points, respectively. For SPI-I, pooled rates (3 cohorts excluding the SPI-II development cohort) of stroke or death within 2 years in risk groups I, II, and III were 9%, 17%, and 23%, respectively. For SPI-II, pooled rates were 10%, 19%, and 31%, respectively. In receiver operator characteristic analysis, the area under the curve was 0.59 (95% CI, 0.57 to 0.60) for SPI-I and 0.63 (95% CI, 0.62 to 0.65) for SPI-II, confirming the better performance of the latter. CONCLUSIONS: Compared with SPI-I, SPI-II achieves greater discrimination in outcome rates among risk groups. SPI-II is ready for use in research design and may have a role in patient counseling.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».