P.059 Predictors of gastrostomy tube placement in patients with dysphagia after acute stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients with acute stroke, nasogastric (NG) tubes are commonly inserted for feeding when dysphagia is identified, and percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) tubes are placed for severe or persistent dysphagia. However, little is known regarding predictors of PEG insertion. Methods: We used the Ontario stroke registry from 2003-2013 to identify baseline characteristics of all patients with NG or PEG tube insertion after stroke. We used multiple logistic regression with backwards selection to determine variables that were independent predictors of PEG tube insertion during admission. Results: 4002 patients with NG and 1903 patients with PEG were included in the analysis. Independent predictors of PEG were: Age (80+ vs. <60; odds ratio [OR] 1.70), past history of stroke (OR 1.17), higher stroke severity (severe vs. mild stroke; OR 1.37), stroke unit admission (OR 1.46), and dysphagia screening (OR 1.52). Factors associated with reduced odds of PEG insertion were: Prior history of peptic ulcer disease (OR 0.70), prior independence (OR 0.78), dementia (OR 0.76), palliative status (OR 0.49), and thrombolysis (OR 0.66). *All p<0.01 Conclusions: The strongest predictors of PEG were older age, higher stroke severity, stroke unit admission and dysphagia screening. Patients with dementia had reduced odds of PEG. Thrombolysis also reduced odds of PEG and may be protective.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».