Clinical Risk Characteristics of Upper Gastrointestinal Hemorrhage Severity: A Multivariable Risk Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Upper gastrointestinal hemorrhage (UGIH) is one of the common clinical manifestations encountered in most emergency departments. Patient characteristics indicating UGIH severity in developing countries may be different from those in developed countries. The present study was designed to explore clinical prognostic indicators for UGIH severity. METHODS: A retrospective cohort study was conducted in a university affiliated tertiary hospital in Kamphaeng Phet, Thailand. Medical folders of patients with UGIH were reviewed. Patients were grouped into 3 severity levels, based on criteria proposed by The American College of Surgeon. Pre-defined prognostic indicators were compared. The prognostic indicators for UGIH severity were analyzed by a multivariable continuation ratio ordinal logistic regression and presented with odds ratios. RESULTS: From 1,043 eligible medical folders, 984 (94.3%) complete folders were used in analysis. There were 241, 631 and 112 patients in the mild, moderate and severe UGIH groups. Six independent indicators of severe UGIH were, hemoglobin < 100 g/dL (OR = 13.82, 95% CI = 9.40 to 20.33, P < 0.001), systolic blood pressure < 100 mmHg (OR = 11.01, 95% CI = 7.41 to 16.36, P < 0.001), presence of hepatic failure (OR = 5.50, 95% CI = 1.14 to26.64, P = 0.037), presence of cirrhosis (OR = 2.03, 95% CI = 1.32 to 3.11, P = 0.001), blood urea nitrogen ≥ 35 mmol/L (OR = 1.73, 95% CI = 1.25 to 2.40, P = 0.001), and pulse rate ≥ 100 per minute (OR = 1.72, 95% CI = 1.21 to 2.45, P = 0.003). CONCLUSIONS: Pulse rate ≥ 100 per minute, systolic blood pressure < 100 mmHg, hemoglobin < 10 g/dL, blood urea nitrogen ≥ 35 mmol/L, presence of cirrhosis and presence of hepatic failure are prognostic indicators for an increase in UGIH severity levels. They are potentially useful in UGIH risk stratification.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».