Diffuse Ischemia in Noncontrast Computed Tomography Predicts Outcome in Patients in Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the intensive care unit (ICU), prognosticating patients who are comatose or defining brain death can be challenging. Currently, the criteria for brain death are clinical supported by paraclinical tests. Noncontrast computed tomography (CT) shows diffuse loss of grey-white differentiation consistent with infarction. We hypothesize that the extent of hypodensity is predictive of poor neurologic outcome or brain death. MATERIALS AND METHODS: A total of 235 consecutive adult patients with cardiac arrest or with serious trauma admitted to ICU in 1 year were studied. Seventy met inclusion criteria. CT images were reviewed by multiple observers blinded to final outcome who assessed for loss of grey-white conspicuity. A modification of the validated Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) was used to include non-middle cerebral artery territories. Primary outcome was death or functional disability at 3 months. Dichotomized CT scores were correlated with poor clinical status (Glasgow Coma Score < 5 and APACHE [Acute Physiology and Chronic Health Evaluation] score >19) and poor outcome (modified Rankin Scale >2). RESULTS: The CT score was ≤10 in 7 patients and >10 in 63 patients. The CT score value correlated with the severity of baseline clinical status on the Glasgow Coma Score (r = 0.53, P < .01) and negatively with the APACHE-II score (r = -0.27, P < .05). The CT score value negatively correlated with functional outcome (r = -0.40, P < .01). All the patients with a CT score ≤10 died. The sensitivity of the CT score for functional outcome was 24%, and specificity was 100%. Agreement among observers for the CT score was good (Intraclass correlation coefficient = 0.77). CONCLUSION: Diffuse loss of grey-white matter differentiation is subtle but specific for poor neurologic outcome, which may allow earlier prognostication of patients in whom clinical parameters are difficult to assess.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».