The network topology of aneurysmal subarachnoid haemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Network analysis is an emerging tool for the study of complex systems. In the current report, the cascade of physiological and neurological changes following aneurysmal subarachnoid haemorrhage (SAH) was modelled as a complex system of interacting parameters. Graph theoretical analysis was then applied to identify parameters at critical topological junctions of the network, which may represent the most effective therapeutic targets. METHODS: Correlation matrices were calculated using a combination of Pearson, polyserial and polychoric regressions among 50 variables collected from 120 participants (38 male; mean age 51 years) included in the CONSCIOUS-1 trial. Graph theoretical analysis was performed to identify important topological features within the network formed by the interactions among these variables. Non-parametric resampling was applied to determine thresholds for significance. RESULTS: Several critical network hubs were identified, including the incidence of delayed ischaemic neurological deficit (DIND), anaemia and hypoalbuminaemia/hypoproteinaemia. While not significant hubs, World Federation of Neurosurgical Societies (WFNS) score and use of rescue therapy had widespread connections within the network. Patient sex and history of hypertension also strongly clustered with other variables. A subnetwork (module) was also identified, which was related to neurological outcomes including WFNS score, angiographic vasospasm, DIND, use of rescue therapy and hydrocephalus. INTERPRETATION: Using graph theoretical analysis, we identify critical network topologies following SAH, which may serve as useful therapeutic targets. Importantly, we demonstrate that network analysis is a robust method to model complex interactions following SAH. TRIAL REGISTRATION NUMBER: URL: http://www.clinicaltrials.gov; Identifier: NCT00111085.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».