The SAFARI Score to Assess the Risk of Convulsive Seizure During Admission for Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seizure is a significant complication in patients under acute admission for aneurysmal SAH and could result in poor outcomes. Treatment strategies to optimize management will benefit from methods to better identify at-risk patients. OBJECTIVE: To develop and validate a risk score for convulsive seizure during acute admission for SAH. METHODS: A risk score was developed in 1500 patients from a single tertiary hospital and externally validated in 852 patients. Candidate predictors were identified by systematic review of the literature and were included in a backward stepwise logistic regression model with in-hospital seizure as a dependent variable. The risk score was assessed for discrimination using the area under the receiver operator characteristics curve (AUC) and for calibration using a goodness-of-fit test. RESULTS: The SAFARI score, based on 4 items (age ≥ 60 yr, seizure occurrence before hospitalization, ruptured aneurysm in the anterior circulation, and hydrocephalus requiring cerebrospinal fluid diversion), had AUC = 0.77, 95% confidence interval (CI): 0.73-0.82 in the development cohort. The validation cohort had AUC = 0.65, 95% CI 0.56-0.73. A calibrated increase in the risk of seizure was noted with increasing SAFARI score points. CONCLUSION: The SAFARI score is a simple tool that adequately stratified SAH patients according to their risk for seizure using a few readily derived predictor items. It may contribute to a more individualized management of seizure following SAH.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».