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Enregistrement W2786238001 · doi:10.1136/bmj.j5745

Development and validation of outcome prediction models for aneurysmal subarachnoid haemorrhage: the SAHIT multinational cohort study

2018· article· en· W2786238001 sur OpenAlexafffund
Blessing N. R. Jaja, Gustavo Saposnik, Hester F. Lingsma, Erin M. Macdonald, Kevin E. Thorpe, M. Mamdani, Ewout W. Steyerberg, Andrew Molyneux, Airton Leonardo de Oliveira Manoel, Bawarjan Schatlo, Daniel Hänggi, David Hasan, George Kwok Chu Wong, Nima Etminan, Hitoshi Fukuda, James Torner, Karl Schaller, José I. Suárez, Martin N. Stienen, Mervyn D. I. Vergouwen, Gabriël J.E. Rinkel, Julian Spears, Michael D. Cusimano, Michael M. Todd, Peter Le Roux, Peter J. Kirkpatrick, John D. Pickard, Walter M. van den Bergh, Gordon Murray, S. Claiborne Johnston, Sen Yamagata, Stephan A. Mayer, Tom A. Schweizer, R. Loch Macdonald

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKing's College LondonUniversitätsspital ZürichMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoInselspital, Universitätsspital BernMcGill University
Mots-clésMedicineConfidence intervalObservational studyGlasgow Outcome ScaleCohortSubarachnoid hemorrhageLogistic regressionClinical trialReceiver operating characteristicProspective cohort studyNeuroimagingCohort studyInternal medicineGlasgow Coma ScaleSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop and validate a set of practical prediction tools that reliably estimate the outcome of subarachnoid haemorrhage from ruptured intracranial aneurysms (SAH). DESIGN: Cohort study with logistic regression analysis to combine predictors and treatment modality. SETTING: Subarachnoid Haemorrhage International Trialists' (SAHIT) data repository, including randomised clinical trials, prospective observational studies, and hospital registries. PARTICIPANTS: Researchers collaborated to pool datasets of prospective observational studies, hospital registries, and randomised clinical trials of SAH from multiple geographical regions to develop and validate clinical prediction models. MAIN OUTCOME MEASURE: Predicted risk of mortality or functional outcome at three months according to score on the Glasgow outcome scale. RESULTS: Clinical prediction models were developed with individual patient data from 10 936 patients and validated with data from 3355 patients after development of the model. In the validation cohort, a core model including patient age, premorbid hypertension, and neurological grade on admission to predict risk of functional outcome had good discrimination, with an area under the receiver operator characteristics curve (AUC) of 0.80 (95% confidence interval 0.78 to 0.82). When the core model was extended to a "neuroimaging model," with inclusion of clot volume, aneurysm size, and location, the AUC improved to 0.81 (0.79 to 0.84). A full model that extended the neuroimaging model by including treatment modality had AUC of 0.81 (0.79 to 0.83). Discrimination was lower for a similar set of models to predict risk of mortality (AUC for full model 0.76, 0.69 to 0.82). All models showed satisfactory calibration in the validation cohort. CONCLUSION: The prediction models reliably estimate the outcome of patients who were managed in various settings for ruptured intracranial aneurysms that caused subarachnoid haemorrhage. The predictor items are readily derived at hospital admission. The web based SAHIT prognostic calculator (http://sahitscore.com) and the related app could be adjunctive tools to support management of patients.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations282
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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