Abstract WMP92: Location of Hemorrhage Predicts Hematoma Expansion and Poor Clinical Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Baseline volume, spot sign, and coagulation status all predict early hematoma expansion (HE) in intracerebral hemorrhage (ICH). However, the role of ICH location on HE remains unclear. We hypothesized that lobar-located ICH would facilitate HE as it provides a larger potential volume for expansion as compared to deep locations. However, due to the close proximity of critical structures and increased risk of ventricular rupture, we also hypothesized that deep ICH would have a paradoxically increased risk of mortality and morbidity. Our objective was to assess the effect of lobar vs. non-lobar hemorrhage on HE and clinical outcome. Methods: We analyzed data from the prospective multicentre PREDICT study where patients with ICH presenting to hospital under 6 hours of symptom onset received a baseline CT, CTA, 24 hour follow-up CT, and 90-d mRS. ICH location was categorized as lobar vs deep, and primary outcomes were significant HE (>6mL) and poor clinical outcome (mRS >3). Multivariable regression with stepwise selection was used to adjust for relevant covariates. Sensitivity analysis was conducted by expanding the inclusion criteria to include patients who died or were treated with Factor VIIa and/or surgery prior to follow-up CT. Results: Among 302 patients meeting the inclusion criteria, lobar hemorrhage was associated with increased hematoma expansion >6mL (p=0.003), poor clinical outcome (p=0.011) and mortality (p=0.017). When adjusted for covariates, lobar hemorrhage independently predicted significant hematoma expansion (aOR 2.3 [95% CI: 1.2-4.4], p=0.02). Sensitivity analysis included a total of 353 patients and lobar location was no longer significantly associated with poor outcome (p=0.198). This appeared to be related to a higher proportion of IVH in the excluded population (33% Primary vs. 65% Excluded, p<0.001). Conclusion: Lobar hemorrhage led to expansion and poor clinical outcome in the primary analysis population. Sensitivity analysis of the excluded population revealed that deep bleeds are associated with a higher degree of mortality and morbidity, likely due to a higher frequency of IVH. Our findings suggest that baseline ICH location should be considered for risk stratification algorithms.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 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 ».