Predictors of good outcome in medium to large spontaneous supratentorial intracerebral haemorrhages
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine potential predictors of good outcome in primary medium to large intracerebral haemorrhages (ICH) which could be useful for selecting patients for surgical procedures. METHODS: Subjects were 138 patients with spontaneous hemispheric ICH >20 ml. They were non-surgically treated and were admitted consecutively to 15 hospitals within the first 12 hours of symptom onset (mean (SD), 5.8 (3.1) hours). Haematoma volume was measured on computed tomography (CT) at admission. Stroke severity was assessed by the Canadian stroke scale (CSS). Good outcome was defined as modified Rankin score < or =2 at three months. RESULTS: At the end of the follow up period, 45 patients (32.6%) had good outcome. Baseline stroke severity, systolic and diastolic blood pressure, body temperature, and acute phase reaction biochemical markers (ESR, C-reactive protein, fibrinogen, neutrophil count) were significantly associated with good outcome in bivariate analyses. Of the initial CT scan variables, intraventricular contamination, deep location, mass effect, and greater ICH volume were related to poor outcome. On multiple logistic regression analysis, cortical location of bleeding (odds ratio 3.79 (95% confidence interval 1.2 to 12.01); p = 0.023), high CSS score (OR 2.3 (1.6 to 3.1); p<0.0001), and low fibrinogen concentrations (OR 0.92 (0.87 to 0.97); p = 0.001) were independent predictors of good outcome. These three factors correctly classified 85% of patients. CONCLUSIONS: Good outcome in medium to large ICH can be predicted on admission by three readily assessable factors (CSS score, ICH location, and fibrinogen levels). These predictors may be helpful in selecting patients for surgical treatment.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».