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Enregistrement W2062079254 · doi:10.1161/strokeaha.107.484360

Prognostic Factors for Outcome in Patients With Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage

2007· article· en· W2062079254 sur OpenAlexaff
Axel J. Rosengart, Kim E. Schultheiss, Jocelyn Tolentino, R. Loch Macdonald

Notice bibliographique

RevueStroke · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineSubarachnoid hemorrhageStroke (engine)Outcome (game theory)AneurysmSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The purpose of this study was to describe prognostic factors for outcome in a large series of patients undergoing neurosurgical clipping of aneurysms after subarachnoid hemorrhage (SAH). METHODS: Data were analyzed from 3567 patients with aneurysmal SAH enrolled in 4 randomized clinical trials between 1991 and 1997. The primary outcome measure was the Glasgow outcome scale 3 months after SAH. Multivariable logistic regression with backwards selection and Cox proportional hazards regression models were derived to define independent predictors of unfavorable outcome. RESULTS: In multivariable analysis, unfavorable outcome was associated with increasing age, worsening neurological grade, ruptured posterior circulation aneurysm, larger aneurysm size, more SAH on admission computed tomography, intracerebral hematoma or intraventricular hemorrhage, elevated systolic blood pressure on admission, and previous diagnosis of hypertension, myocardial infarction, liver disease, or SAH. Variables present during hospitalization associated with poor outcome were temperature >38 degrees C 8 days after SAH, use of anticonvulsants, symptomatic vasospasm, and cerebral infarction. Use of prophylactic or therapeutic hypervolemia or prophylactic-induced hypertension were associated with a lower risk of unfavorable outcome. Time from admission to surgery was significant in some models. Factors that contributed most to variation in outcome, in descending order of importance, were cerebral infarction, neurological grade, age, temperature on day 8, intraventricular hemorrhage, vasospasm, SAH, intracerebral hematoma, and history of hypertension. CONCLUSIONS: Although most prognostic factors for outcome after SAH are present on admission and are not modifiable, a substantial contribution to outcome is made by factors developing after admission and which may be more easily influenced by treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations645
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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