The Effect of Age on Characteristics and Mortality of Intracerebral Hemorrhage in the Oldest-Old
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidence of acute intracerebral hemorrhage (ICH) increases with age, but there is a lack of information about ICH characteristics in the oldest-old (age ≥85 years). In particular, there is a need for information about hematoma volume, which is included in most clinical scales for prediction of mortality in ICH patients. Many of these scales also assume that, independent of ICH characteristics, the oldest-old have a higher mortality than younger elderly patients (age 65-74 years). However, supporting evidence from cohort studies is limited. We investigated ICH characteristics of oldest-old subjects compared to young (<65 years), young-old (65-74 years) and old-old (75-84 years) subjects. We also investigated whether age is an independent mortality predictor in elderly (age ≥65 years) subjects with acute ICH. METHODS: We retrospectively collected clinical and neuroimaging data of 383 subjects (age 34-104 years) with acute supratentorial primary ICH who were admitted to an Italian Stroke Unit (SU) between October 2007 and December 2014. Measured ICH characteristics included hematoma location, volume and intraventricular extension of hemorrhage on admission CT scan; admission Glasgow Coma Scale ≤8 and hematoma expansion (HE) measured on follow-up CT-scans obtained after 24 h. General linear models and logistic models were used to investigate the association of age with ICH characteristics. These models were adjusted for pre-admission characteristics, hematoma location and time from symptom onset to admission CT scan. Limited to elderly subjects, Cox models were used to investigate the association of age with in-SU and 1-year mortality: the model for in-SU mortality adjusted for pre-admission and ICH admission characteristics and the model for 1-year mortality additionally adjusted for functional status and disposition at SU discharge. RESULTS: Independent of pre-admission characteristics, hematoma location and time from symptom onset to admission CT-scan, oldest-old subjects had the highest admission hematoma volume (p < 0.01). Age was unrelated to all other ICH characteristics including HE. In elderly patients, multivariable adjusted risk of in-SU and 1-year mortality did not vary across age categories. CONCLUSIONS: Oldest-old subjects with acute supratentorial ICH have higher admission hematoma volume than young and young-old subjects but do not differ for other ICH characteristics. When taking into account confounding from ICH characteristics, risk of in-SU and 1-year mortality in elderly subjects with acute supratentorial ICH does not differ across age categories. Our findings question use of age as an independent criterion for stratification of mortality risk in elderly subjects with acute ICH.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».