Predictors of good outcome in medium to large spontaneous supratentorial intracerebral haemorrhages
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle