Combining Spot Sign and Intracerebral Hemorrhage Score to Estimate Functional Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose— The intracerebral hemorrhage (ICH) score is the most commonly used grading scale for stratifying functional outcome in patients with acute ICH. We sought to determine whether a combination of the ICH score and the computed tomographic angiography spot sign may improve outcome prediction in the cohort of a prospective multicenter hemorrhage trial. Methods— Prospectively collected data from 241 patients from the observational PREDICT study (Prediction of Hematoma Growth and Outcome in Patients With Intracerebral Hemorrhage Using the CT-Angiography Spot Sign) were analyzed. Functional outcome at 3 months was dichotomized using the modified Rankin Scale (0–3 versus 4–6). Performance of (1) the ICH score and (2) the spot sign ICH score—a scoring scale combining ICH score and spot sign number—was tested. Results— Multivariable analysis demonstrated that ICH score (odds ratio, 3.2; 95% confidence interval, 2.2–4.8) and spot sign number (n=1: odds ratio, 2.7; 95% confidence interval, 1.1–7.4; n>1: odds ratio, 3.8; 95% confidence interval, 1.2–17.1) were independently predictive of functional outcome at 3 months with similar odds ratios. Prediction of functional outcome was not significantly different using the spot sign ICH score compared with the ICH score alone (spot sign ICH score area under curve versus ICH score area under curve: P =0.14). Conclusions— In the PREDICT cohort, a prognostic score adding the computed tomographic angiography–based spot sign to the established ICH score did not improve functional outcome prediction compared with the ICH score.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».