A Dynamical Study of Risk Factors in Intracerebral Hemorrhage using Multivariate Approach
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate the effects of clinical covariates to the outcome of Intracerebral Hemorrhage (ICH) patients in terms of best fitted and excellent discriminate model of binary response variable. Clinical data of 985 patients with ICH have collected using the International classification of diseases, Ninth revision codes. The diagnosis of ICH was confirmed by neuro-imaging in all patients. Univariate analysis revealed that out of 88 covariates 46 were found to be significant (p<0.05). The multivariable analysis using multiple logistic regressions, exhibited a significant negative relationship between ICH and hypertension. The improvement among ICH patients having hypertension was 0.5 (p=0.001, ARR=0.5, 95% C.I. 0.3 – 0.8). The improvement among ICH patients using antihypertensive medicine was 1.3 (p = 0.016, ARR=1.3, 95% C.I. 1.1 – 1.5). Thus present study showed that ICH has strong relationship with use of antihypertensive medicine. The improvement of patients who were using antihypertensive medicine at the time of discharge was 3.0 times (p < 0.0001, ARR=3.0, 95% C.I. 2.7 – 3.2) as compared to those who did not use antihypertensive medicine. The change in ARR from 1.3 to 3.0 times shows that the use of antihypertensive medicine and ICH outcome variable are positively associated. The change in ARR of hypertensive range of SBP also indicates that the blood pressure range and ICH outcome variable are negatively associated. The neurological symptomatology, slurred speech and double vision are important factors of proposed statistical models. Moreover, a clear decrease was found in mental status from normal to coma in applicable model. Surgery is an important part of recovery, and estimated that the improvement among the ICH patients, who were treated with surgery, was 1.4 times with significant p-value in best fitted models. The complication of pneumonia during treatment of ICH subjects has highly significant negative association with outcome variable. Present Model has 0.892 area under the curve with sensitivity (0.852), specificity (0.793) and p-value (0.204). This indicates that the model gives the impression to fit quite well for predictive performance of the ICH outcome variable and the model is excellent model.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».