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Enregistrement W2772187320 · doi:10.14740/jocmr3173w

Does Red Cell Distribution Width Predict Outcome in Traumatic Brain Injury: Comparison to Corticosteroid Randomization After Significant Head Injury

2018· article· en· W2772187320 sur OpenAlexvenueno aff
Farid Sadaka, Nicholas Doctors, Tallia Pearson, Brian Snyders, Jacklyn O’Brien

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlasgow Coma ScaleTraumatic brain injuryHead injuryGlasgow Outcome ScaleRed blood cell distribution widthInternal medicineReceiver operating characteristicRandomizationInjury Severity ScorePoison controlSurgeryInjury preventionRandomized controlled trialEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of death and disability. The role of red cell distribution width (RDW) as a prognostic biomarker for outcome in TBI patients is unknown. Based on the corticosteroid randomization after significant head injury (CRASH) trial database, a prognosis calculator (CRASH) has been developed for outcome prediction in TBI. The objectives of this study are to investigate the association between RDW on day 1 of TBI and outcome, and to compare outcome prediction from RDW to that from CRASH. METHODS: We performed a retrospective review of patients with TBI and a Glasgow coma scale (GCS) score of 14 or less. Day 1 RDW and CRASH data were extracted. CRASH was calculated for each patient. Outcome was defined as mortality at 14 days and GOS at 6 months, with poor outcome defined as GOS of 1 - 3. Patients were stratified according to RDW values into six groups, and according to CRASH values into six groups. RESULTS: A total of 416 patients with TBI were included, with 339 survivors (S) and 77 non-survivors (NS). Compared to survivors, non-survivors were of similar age in years (58 ± 23 vs. 58 ± 23, P = 1.0), had lower GCS scores (5 ± 3 vs. 12 ± 3, P = 0.0001), similar RDW (14.0 ± 1.2 vs. 13.9 ± 1.5, P = 0.6), and higher CRASH values (68 ± 26 vs. 24 ± 22, P = 0.0001). Estimating the receiver-operating characteristic (ROC) area under the curve (AUC) showed that CRASH was a significantly better predictor of mortality compared to RDW (AUC = 0.91 ± 0.01 for CRASH compared to 0.66 ± 0.03 for RDW; P < 0.0001). In addition, CRASH was a better predictor of neurologic outcome compared to RDW (AUC = 0.85 ± 0.02 for CRASH compared to 0.76 ± 0.03 for RDW; P = 0.005). CONCLUSIONS: CRASH calculator was a strong predictor of mortality in patients with TBI. RDW on day 1 did not differ between survivors and non-survivors, and was a poor predictor of mortality. Both RDW on day 1 and CRASH calculator are good predictors of 6-month outcome in TBI patients, although CRASH calculator remains a better predictor.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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