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Enregistrement W2325866757 · doi:10.1017/s0317167100016218

Predictors of Percutaneous Endoscopic Gastrostomy Tube Placement after Stroke

2014· article· en· W2325866757 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Lì, Juan Zhang, Shujuan Li, Hongliang Guo, Wei Qin, Wen Li Hu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePercutaneous endoscopic gastrostomySwallowingStroke (engine)Odds ratioConfidence intervalLesionInternal medicineLogistic regressionUnivariate analysisSurgeryMultivariate analysisPEG ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: the goal of this study was to identify important prognostic variables affecting placement of a percutaneous endoscopic gastrostomy (Peg) tube after acute stroke. METHODS: We retrospectively reviewed our patient database to identify acute ischemic stroke patients who placed Peg or nasogastric tube (NGT) tube, but were free of other confounding conditions affecting swallowing. A total of 340 patients were involved in our study. We assessed the influence of age, National Institutes of Health stroke scale (NIHSS) score, infarct volume, stroke subtype based on the toAst criteria, swallowing disorders, bilateral lesions in cerebrum and length of stay (los) in a logistic regression analysis. RESULTS: In univariate analysis, age (p=0.048), NIHSS score (p<0.0001), lesion volume (p<0.0001), los (p<0.0001), stroke location (p=0.045), and swallowing disorders (p<0.0001) were found to be the primary predictors of placing Peg. the presence of lesions in bilateral cerebral was included in the final model based on clinical considerations. After multivariate adjustment, only NIHSS score (odds ratio [oR], 4.055; 95% confidence interval [CI], 2.398-6.857; p=0.0001), lesion volume (oR, 1.69; 95% CI, 1.09–4.39; p=0.014), swallowing disorders (oR, 1.151; 95% CI, 1.02-1.294; p=0.047), los (oR, 0.955; 95% CI, 0.914-0.998; p=0.0415) and bilateral lesions (oR, 2.8; 95% CI, 1.666-4.705; p=0.0001) remained significant. CONCLUSION: our data shows that NIHSS score, lesion volume, swallowing disorders, los and bilateral lesions in cerebrum can predict the requiring of Peg tube insertion in patients after stroke. Facteurs de prédiction de la mise en place d'un tube de gastrostomie par endoscopie percutanée après un accident vasculaire cérébral.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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