Comparison of a Standard Neurological Tool with a Stroke Scale for Detecting Symptomatic Cerebral Vasospasm
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to critically analyze the effectiveness of two tools used by nurses to assess neurological status of individuals at risk of developing cerebral vasospasm following aneurysmal subarachnoid hemorrhage due to aneurysm rupture. Early detection of vasospasm provides an opportunity for prompt treatment so that further ischemia or infarction can be prevented. We hypothesized that the National Institutes of Health Stroke Scale would detect symptomatic vasospasm earlier than the standard neurological record currently used in the practice setting of a tertiary care teaching hospital. Thirty participants were entered into the study, and a differential diagnostic process identified 15 with symptomatic vasospasm. Quantitative prospective and retrospective analysis showed that there was no statistical difference between the two scales in early detection of vasospasm. This finding may partially be explained by the clinical similarities between the vasospasm and nonvasospasm groups and by the challenges experienced by nurses in administering the stroke scale. Clinically relevant observations suggested the stroke scale was more effective in the assessment of focal symptoms. Qualitative content analysis of nursing notes also provided insight into clinical findings not captured on either scale regarding generalized changes such as restlessness, impulsiveness, and unusual behavior. This study demonstrates the need to develop a more appropriate tool for early detection of vasospasm.
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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 | 0,019 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».