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Enregistrement W2740352151 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.191

Abstract 191: Development and Validation of a Novel Risk Score for Assessing Risk of In-hospital Seizure Following Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage

2016· article· en· W2740352151 sur OpenAlexaff
Blessing N. R. Jaja, Tom A. Schweizer, R. Loch Macdonald

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubarachnoid hemorrhageLogistic regressionReceiver operating characteristicConfidence intervalCohortArea under the curveClinical trialCohort studyStepwise regressionEmergency medicineInternal medicineAnesthesiaIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A simple tool that could support individualized approach to anticonvulsant prophylaxis during hospital admission in patients with subarachnoid hemorrhage (SAH) would have clinical utility. This study was aimed at developing such a tool. Methods: We developed a risk score in 1500 patients from the SAH outcomes project of Columbia University, and validated it in 825 patients derived from the Washington University Database of SAH including patients from the CONSCIOUS 1 trial. Candidate predictors were identified by systematic review of literature and included in a backward stepwise logistic regression model with in-hospital seizure as dependent variable. The performance of the risk score was assessed using the area under the receiver operator characteristics curve (AUC) and calibration plots. Results: The SAFARI score (Seizure AFter aneurysmal subarachnoid hemorrhage RIsk score) based on four items including age > 60 years, seizure occurrence prior to hospitalization, aneurysm location and hydrocephalus had AUC = 0.77 (95% Confidence Intervals [CI]: 0.73 – 0.82) in the development cohort. In the validation cohort, the AUC was 0.65 (95% CI: 0.56 – 0.73). Calibration plots demonstrated excellent agreement between observed and predicted risk of in-hospital seizure. Conclusions: We have developed a simple tool for predicting the likelihood of seizure during hospitalization for SAH. The SAFARI score could be helpful to guide treatment choices regarding the use of anticonvulsants during admission, and to optimize patient enrolment for clinical trials evaluating seizure management after SAH, among other benefits.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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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