Measuring Outcomes as a Function of Baseline Severity of Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The spectrum of neurological impairments following acute ischemic stroke is broad. The initial stroke severity predicts responses to treatment and outcomes after ischemic stroke. While clinical trials are using baseline severity as an enrollment criterion or a stratified variable, adjustment of outcome measures as a function of initial impairments has not been done. METHODS: We developed a responder analysis that defines favorable outcomes at 90 days as influenced by the baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS). Favorable outcome was defined as a modified Rankin Scale (mRS) score of 0 if the baseline NIHSS score was <8, mRS score of 0-1 if the NIHSS score was 8-14, and mRS score of 0-2 if the NIHSS score was >14. The concept stemmed from the data of two European rtPA trials. The analysis is a predefined secondary endpoint in a trial testing abciximab. We also used the analysis to reexamine the Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment data. RESULTS: The responder analysis did not change the overall results of any of the 3 previous trials, but it did give information about differences in responses among subgroups of patients. Evidence about the potential utility of tPA for treatment of patients with mild stroke appeared from the analysis of the second European trial of rtPA. The analysis also provided a hint of efficacy of abciximab. CONCLUSIONS: The responder analysis appears to be a potentially useful way to evaluate outcomes of patients enrolled in clinical trials in stroke. The results of the analysis have clinical relevance and can further explain differences in responses to therapies. In addition, the analysis allows for improved comparisons of results among clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».