Clinical outcome prediction in aneurysmal subarachnoid hemorrhage - Alterations in brain-body interface
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain-body associations are essential in influencing outcome in patients with ruptured brain aneurysms. Thus far, there is scarce literature on such important relationships. METHODS: The multicenter Tirilazad database (3551 patients) was used to create this clinical outcome prediction model in order to elucidate significant brain-body associations. Traditional binary logistic regression models were used. RESULTS: Binary logistic regression main effects model included four statistically significant single prognostic variables, namely, neurological grade, age, stroke, and time to surgery. Logistic regression models demonstrated the significance of hypertension and liver disease in development of brain swelling, as well as the negative consequences of seizures in patients with a history of myocardial infarction and post-admission fever worsening neurological outcome. CONCLUSIONS: Using the aforementioned results generated from binary logistic regression models, we can identify potential patients who are in the high risk group of neurological deterioration. Specific therapies can be tailored to prevent these detriments, including treatment of hypertension, seizures, early detection and treatment of myocardial infarction, and prevention of hepatic encephalopathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».