Prediction and Identification of Covariates of Intra-cerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
The authors investigate the effects of clinical covariates upon the outcome of Intra-cerebral Hemorrhage (ICH) patients by applying a discriminate model of logistic regression. About 985 patients’s data with ICH have been collected using the International classification of diseases; ninth revision codes are also included. Diagnostic codes (434 for stroke and 431 for ICH) were used to identify patients and confirmed by neuro-imaging of the patients using CT scan and MRI. A univariate analysis of 88 covariates was undertaken and 46 of them reached statistical significance at an acceptable level of p < 0.05. The multivariable analysis exhibited a significant negative relationship between ICH and hypertension. The improvement among ICH patients having hypertension was found to be 0.5 with the p=0.001, ARR=0.5, 95% C.I. 0.3 – 0.8. The development among ICH patients using antihypertensive medicine was 1.3 with p = 0.021, ARR=1.3, 95% C.I. 1.0 – 1.6. Thus present study manifested that ICH has strong relationship with use of antihypertensive medicine. The rate of perfection in the patients physiological conditions using antihypertensive medicine at the time of discharge was 2.9 times acquiring p < 0.001, ARR=2.9, 95% C.I. 2.7 – 3.2 as compared to those who could not use antihypertensive medicine. The change in ARR from 1.3 to 2.9 times depict that the exercise of antihypertensive medicine and ICH outcome are positively associated. The fluctuations in ARR of hypertensive range of systolic blood pressure (SBP) also indicate that the blood pressure range and ICH outcome are negatively correlated. The neurological symptomoatology, indistinct speech and double vision are important factors of proposed models. Moreover, a clear decrease was found in mental status from normal to coma in most suitable model. Surgery is an important part of recovery, and estimated that the improvement among the ICH patients, who were treated under surgical aspects, was 1.4 times with significant p-value in the best models. The complication of pneumonia during treatment of ICH subjects has highly significant showing negative correlation with the given outcome variable. The current model has 89.3% area under the curve with sensitivity (82.6%), specificity (81.3%) and p-value (0.308). This indicates that the constructed model bestows the well performance of the ICH outcome and the model is considered as excellent.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».