Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background: </h3>We sought to develop and validate a simple clinical prediction rule for death and severe disability after acute ischemic stroke that can be used by general clinicians at the time of hospital admission.<h3>Methods: </h3>We analyzed data from a registry of 9847 patients (4943 in the derivation cohort and 4904 in the validation cohort) hospitalized with acute ischemic stroke and included in the Registry of the Canadian Stroke Network (July 1, 2003, to March 31, 2008; 11 regional stroke centers in Ontario, Canada). Outcome measures were 30-day and 1-year mortality and a modified Rankin score of 5 to 6 at discharge.<h3>Results: </h3>Overall 30-day mortality was 11.5% (derivation cohort) and 13.5% (validation cohort). In the final multivariate model, we included 9 clinical variables that could be categorized as preadmission comorbidities (5 points for preadmission dependence [1.5], cancer [1.5], congestive heart failure [1.0], and atrial fibrillation [1.0]), level of consciousness (5 points for reduced level of consciousness), age (10 points, 1 point/decade), and neurologic focal deficit (5 points for significant/total weakness of the leg [2], weakness of the arm [2], and aphasia or neglect [1]). Maximum score is 25. In the validation cohort, the PLAN score (derived from preadmission comorbidities, level of consciousness, age, and neurologic deficit) predicted 30-day mortality (C statistic, 0.87), death or severe dependence at discharge (0.88), and 1-year mortality (0.84). The PLAN score also predicted favorable outcome (modified Rankin score, 0-2) at discharge (C statistic, 0.80).<h3>Conclusions: </h3>The PLAN clinical prediction rule identifies patients who will have a poor outcome after hospitalization for acute ischemic stroke. The score comprises clinical data available at the time of admission and may be determined by nonspecialist clinicians. Additional studies to independently validate the PLAN rule in different populations and settings are required.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».