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Enregistrement W2586226040 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.p6.055

Warfarin-Related Intracerebral Hemorrhage: Predictors of Hematoma Expansion and In-Hospital Mortality (P6.055)

2016· article· en· W2586226040 sur OpenAlexaff
Saeed Alzahrani, Richa Patel, Jerry Yongqiang Chen, Abdulrahman Alharbi‎, Nasim Zamir, Hesham Masoud, Helena Lau, José R. Romero, Joseph D. Burns, Robert G. Hart, Carlos S. Kase, Ashkan Shoamanesh

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntracerebral hemorrhageMedicineHematomaWarfarinIntracerebral hematomaIntracranial HemorrhagesGeneral surgeryAnesthesiaSurgeryInternal medicineGlasgow Coma ScaleAtrial fibrillationSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the predictors of hematoma expansion (HE) and in-hospital mortality in warfarin-related intracerebral hemorrhage (wr-ICH), and their relationship to INR reversal. Background: Wr-ICH is a devastating disease with fatality rate of 55[percnt]. Acute therapy entails INR reversal, however whether this improves outcomes is not well established. Methods: Consecutive cases of ICH admitted to Boston Medical Center between 11/2008-04/2014 and Hamilton Health Sciences between 01/2010-12/2013 were reviewed for patients with wr-ICH and INR values >1.4 presenting with 24 hours of symptom onset. HE was defined as > 6 ml or 33[percnt] growth between baseline and follow-up CT scans. We compared baseline characteristics and time-to-INR reversal between patients with HE, as well as in-hospital mortality, and those without. Results: In 56 patients with wr-ICH, median ICH volume was 25.9 ml and median time from CT to INR reversal was 443.5 minutes. INR was reversed within 6 hours in 36[percnt]. Patients with larger ICH volumes had shorter duration to INR reversal (Spearman’s correlation coefficient: -0.41,p<0.01), higher NIHSS (0.57,p<0.001) and lower Glasgow coma scale (GCS, -0.54,p<0.001). HE and in-hospital mortality occurred in 67[percnt] and 36[percnt] of cases, respectively. In comparison to patients without HE, those with HE had overrepresentation of lobar ICH (59[percnt] vs. 18[percnt],p=0.03). Patients with in-hospital mortality had higher baseline ICH volumes (median: 61 ml vs. 20 ml,p=0.02), lower GCS (median: 11 vs. 14,p<0.01), higher NIHSS (median: 25 vs. 10,p=0.01), and were more likely to have a ‘do not resuscitate’ order (DNR) during their admission (85[percnt] vs. 36[percnt],p=0.001). There did not exist a relationship between time-to-INR reversal and HE or mortality. Conclusions: Our preliminary results suggest that patients with larger wr-ICH volumes receive more urgent INR reversal, yet time-to-INR reversal did not correlate with HE or in-hospital mortality in our limited sample. DNR seems to be associated with wr-ICH mortality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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