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Enregistrement W2560436563 · doi:10.1161/strokeaha.116.014456

Early Trajectory of Stroke Severity Predicts Long-Term Functional Outcomes in Ischemic Stroke Subjects

2016· article· en· W2560436563 sur OpenAlexaff
Tolulope T. Sajobi, Bijoy K. Menon, Meng Wang, Oluwaseyi A. Lawal, Ashfaq Shuaib, David Williams, Alexandre Y. Poppe, Tudor G. Jovin, Leanne K. Casaubon, Thomas Devlin, Dar Dowlatshahi, Chris Fanale, Mark Lowerison, Andrew M. Demchuk, Mayank Goyal, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversity of CalgaryUniversité de MontréalUniversity of AlbertaOttawa HospitalToronto Western HospitalUniversity of OttawaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleStroke (engine)CardiologyInternal medicineLogistic regressionRandomized controlled trialOcclusionPhysical medicine and rehabilitationIschemic strokePhysical therapyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The trajectory of neurological improvement after stroke treatment is clinically likely to be an important prognostic signal. We compared the accuracy of early longitudinal National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) measurement versus other early markers of stroke severity post treatment in predicting subjects' 90-day stroke outcome. METHODS: Data are from the Endovascular treatment for Small Core and Anterior circulation Proximal occlusion with ESCAPE trial (Endovascular Treatment for Small Core and Anterior Circulation Proximal Occlusion With Emphasis on Minimizing CT to Recanalization Times). Stroke severity was assessed at baseline, 1, 2, 5, 30, and 90 days. Subjects' functional outcome was assessed using the modified Rankin Scale at baseline, 30 days, and 90 days. Group-based trajectory model was used to identify distinct subgroups of longitudinal trajectories of NIHSS measured over the first 2, 5, and 30 days. The accuracy of baseline NIHSS, infarct volume, 24-hour change in NIHSS, infarct volume, and disease severity trajectory subgroups in predicting 90-day stroke outcome were assessed using logistic regression analysis. RESULTS: Group-based trajectory model of the 2-day longitudinal NIHSS data revealed 3 distinct subgroups of NIHSS trajectories-large improvement (41.6%), minimal improvement (31.1%), and no improvement (27.3%) subgroups. Individuals in the large improvement group were more likely were more likely to exhibit good outcomes after 90 days than those in the minimal improvement or no improvement subgroup. Among candidate predictors, the 2-day trajectory subgroup variable was the most accurate in predicting 90-day modified Rankin Scale at 84.5%. CONCLUSIONS: Early trajectory of neurological improvement defined by 2-day longitudinal NIHSS data predicts functional outcomes with greater accuracy than other common variables. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT01778335.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations73
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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