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Enregistrement W2887567733 · doi:10.1016/s1474-4422(18)30253-9

Absolute risk and predictors of the growth of acute spontaneous intracerebral haemorrhage: a systematic review and meta-analysis of individual patient data

2018· review· en· W2887567733 sur OpenAlexaff
Rustam Al‐Shahi Salman, Joseph Frantzias, Robert J. Lee, Patrick D. Lyden, Thomas W.K. Battey, Alison Ayres, Joshua N. Goldstein, Stephan A. Mayer, Thorsten Steiner, Xia Wang, Hisatomi Arima, Hitoshi Hasegawa, Makoto Oishi, Daniel A. Godoy, Luca Masotti, Dar Dowlatshahi, David Rodríguez‐Luna, Carlos A. Molina, Dong‐Kyu Jang, Antonio Dávalos, José Castillo, Xiaoying Yao, Jan Claassen, Bastian Volbers, Seiji Kazui, Yasushi Okada, Shigeru Fujimoto, Ḱazunori Toyoda, Qi Li, Jane Khoury, Pilar Delgado, José Álvarez‐Sabín, Mar Hernández‐Guillamón, Luís Prats‐Sánchez, Chunyan Cai, Mahesh Kate, Rebecca McCourt, Chitra Venkatasubramanian, Michael N. Diringer, Yukio Ikeda, Hans Worthmann, Wendy Ziai, Christopher D. d’Esterre, Richard I. Aviv, Peter Raab, Yasuo Murai, Allyson R. Zazulia, Kenneth Butcher, Seyed Mohammad Seyedsaadat, James C. Grotta, Joan Martí‐Fábregas, Joan Montaner, Joseph P. Broderick, Haruko Yamamoto, Dimitre Staykov, E. Sander Connolly, Magdy Selim, Rogelio Leira, Byung Hoo Moon, Andrew M. Demchuk, Mario Di Napoli, Yukihiko Fujii, Jonathan Rosand, Daniel F. Hanley, Stephen M. Davis, Barbara Gregson, Kennedy R. Lees, Keith W. Muir, Peng Xie, Babak Bakhshayesh, Mark McDonald, Thomas G. Brott, Paolo Pennati, Adrian Parry‐Jones, Stephen J. Hopkins, Mark Slevin, Verónica Campi, Puneetpal Singh, Francesca Papa, Aurel Popa‐Wagner, V. Tudorica, Ryo Takagi, Akira Teramoto, Karin Weißenborn, Heinrich Lanfermann

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaOttawa HospitalFoothills Medical CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineObservational studyIntracerebral hemorrhageLogistic regressionAnticoagulant therapyRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intracerebral haemorrhage growth is associated with poor clinical outcome and is a therapeutic target for improving outcome. We aimed to determine the absolute risk and predictors of intracerebral haemorrhage growth, develop and validate prediction models, and evaluate the added value of CT angiography. METHODS: In a systematic review of OVID MEDLINE-with additional hand-searching of relevant studies' bibliographies- from Jan 1, 1970, to Dec 31, 2015, we identified observational cohorts and randomised trials with repeat scanning protocols that included at least ten patients with acute intracerebral haemorrhage. We sought individual patient-level data from corresponding authors for patients aged 18 years or older with data available from brain imaging initially done 0·5-24 h and repeated fewer than 6 days after symptom onset, who had baseline intracerebral haemorrhage volume of less than 150 mL, and did not undergo acute treatment that might reduce intracerebral haemorrhage volume. We estimated the absolute risk and predictors of the primary outcome of intracerebral haemorrhage growth (defined as >6 mL increase in intracerebral haemorrhage volume on repeat imaging) using multivariable logistic regression models in development and validation cohorts in four subgroups of patients, using a hierarchical approach: patients not taking anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset (who constituted the largest subgroup), patients taking anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset, patients from cohorts that included at least some patients taking anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset, and patients for whom both information about anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset and spot sign on acute CT angiography were known. FINDINGS: Of 4191 studies identified, 77 were eligible for inclusion. Overall, 36 (47%) cohorts provided data on 5435 eligible patients. 5076 of these patients were not taking anticoagulant therapy at symptom onset (median age 67 years, IQR 56-76), of whom 1009 (20%) had intracerebral haemorrhage growth. Multivariable models of patients with data on antiplatelet therapy use, data on anticoagulant therapy use, and assessment of CT angiography spot sign at symptom onset showed that time from symptom onset to baseline imaging (odds ratio 0·50, 95% CI 0·36-0·70; p<0·0001), intracerebral haemorrhage volume on baseline imaging (7·18, 4·46-11·60; p<0·0001), antiplatelet use (1·68, 1·06-2·66; p=0·026), and anticoagulant use (3·48, 1·96-6·16; p<0·0001) were independent predictors of intracerebral haemorrhage growth (C-index 0·78, 95% CI 0·75-0·82). Addition of CT angiography spot sign (odds ratio 4·46, 95% CI 2·95-6·75; p<0·0001) to the model increased the C-index by 0·05 (95% CI 0·03-0·07). INTERPRETATION: In this large patient-level meta-analysis, models using four or five predictors had acceptable to good discrimination. These models could inform the location and frequency of observations on patients in clinical practice, explain treatment effects in prior randomised trials, and guide the design of future trials. FUNDING: UK Medical Research Council and British Heart Foundation.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,040
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations415
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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