IScore
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A predictive model of stroke mortality may be useful for clinicians to improve communication with and care of hospitalized patients. Our aim was to identify predictors of mortality and to develop and validate a risk score model using information available at hospital presentation. METHODS AND RESULTS: This retrospective study included 12 262 community-based patients presenting with an acute ischemic stroke at multiple hospitals in Ontario, Canada, between 2003 and 2008 who had been identified from the Registry of the Canadian Stroke Network (8223 patients in the derivation cohort, 4039 in the internal validation cohort) and the Ontario Stroke Audit (3720 for the external validation cohort). The mortality rates for the derivation and internal validation cohorts were 12.2% and 12.6%, respectively, at 30 days and 22.5% and 22.9% at 1 year. Multivariable predictors of 30-day and 1-year mortality included older age, male sex, severe stroke, nonlacunar stroke subtype, glucose ≥7.5 mmol/L (135 mg/dL), history of atrial fibrillation, coronary artery disease, congestive heart failure, cancer, dementia, kidney disease on dialysis, and dependency before the stroke. A risk score index stratified the risk of death and identified low- and high- risk individuals. The c statistic was 0.850 for 30-day mortality and 0.823 for 1-year mortality for the derivation cohort, 0.851 for the 30-day model and 0.840 for the 1-year mortality model in the internal validation set, and 0.790 for the 30-day model and 0.782 for the 1-year model in the external validation set. CONCLUSION: Among patients with ischemic stroke, factors identifiable within hours of hospital presentation predicted mortality risk at 30 days and 1 year. The predictive score may assist clinicians in estimating stroke mortality risk and policymakers in providing a quantitative tool to compare facilities.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».