Predictors of Poor Outcome in Patients with a Spontaneous Cerebellar Hematoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The authors studied the clinical and neuroimaging features of cerebellar hematomas to predict poor outcome using comprehensive statistical models. METHODS: We retrospectively reviewed clinical and neuroimaging features in 94 patients with spontaneous cerebellar hematomas to identify predictive features for a poor neurologic outcome, defined as death or dismissal to long-term care facility. Data were analyzed using chi square and Fisher's exact test with calculation of odd's ratios together with 95% confidence intervals. RESULTS: Clinical and neuroradiologic predictors for a poor outcome at p < 0.05 were admission systolic blood pressure > 200 mm Hg, hematoma size > 3 cm, visible brain stem distortion, and acute hydrocephalus. Presenting findings predicting subsequent death at p < 0.05 were abnormal corneal and oculocephalic responses, Glasgow coma sum score less than 8, motor response less than localization to pain, acute hydrocephalus and intraventricular hemorrhage. CONCLUSION: A tree-based analysis model using binary recursive partitioning showed that cornea reflex, hydrocephalus, doll's eyes, age, and size were the most important discriminating factors. Absent corneal reflexes on admission highly predicts poor outcome (86 percent, confidence limits 67-96 percent). When a cornea reflex is present, acute hydrocephalus predicts poor outcome but only when doll's eyes are additionally absent.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».