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Enregistrement W2077835927 · doi:10.1136/bmj.c5204

High risk clinical characteristics for subarachnoid haemorrhage in patients with acute headache: prospective cohort study

2010· article· en· W2077835927 sur OpenAlexafffundabout
Jeffrey J. Perry, Ian G. Stiell, Marco L.A. Sivilotti, Michael J. Bullard, Jacques Lee, Mary A. Eisenhauer, Cheryl Symington, Melodie Mortensen, Jane Sutherland, Howard Lesiuk, George A. Wells

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of TorontoUniversity of AlbertaQueen's UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaOttawa Hospital Research InstituteLondon Health Sciences CentreCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineLumbar punctureSubarachnoid hemorrhageCerebrospinal fluidProspective cohort studyConfidence intervalCohortCohort studySubarachnoid haemorrhageLumbarAnesthesiaSurgeryInternal medicineAneurysm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify high risk clinical characteristics for subarachnoid haemorrhage in neurologically intact patients with headache. DESIGN: Multicentre prospective cohort study over five years. SETTING: Six university affiliated tertiary care teaching hospitals in Canada. Data collected from November 2000 until November 2005. PARTICIPANTS: Neurologically intact adults with a non-traumatic headache peaking within an hour. MAIN OUTCOME MEASURES: Subarachnoid haemorrhage, as defined by any of subarachnoid haemorrhage on computed tomography of the head, xanthochromia in the cerebrospinal fluid, or red blood cells in the final sample of cerebrospinal fluid with positive results on angiography. Physicians completed data collection forms before investigations. RESULTS: In the 1999 patients enrolled there were 130 cases of subarachnoid haemorrhage. Mean (range) age was 43.4 (16-93), 1207 (60.4%) were women, and 1546 (78.5%) reported that it was the worst headache of their life. Thirteen of the variables collected on history and three on examination were reliable and associated with subarachnoid haemorrhage. We used recursive partitioning with different combinations of these variables to create three clinical decisions rules. All had 100% (95% confidence interval 97.1% to 100.0%) sensitivity with specificities from 28.4% to 38.8%. Use of any one of these rules would have lowered rates of investigation (computed tomography, lumbar puncture, or both) from the current 82.9% to between 63.7% and 73.5%. CONCLUSION: Clinical characteristics can be predictive for subarachnoid haemorrhage. Practical and sensitive clinical decision rules can be used in patients with a headache peaking within an hour. Further study of these proposed decision rules, including prospective validation, could allow clinicians to be more selective and accurate when investigating patients with headache.

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)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations170
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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