Shock Index Predicts Patient‐Related Clinical Outcomes in Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background The prognostic value of shock index ( SI ), heart rate divided by systolic blood pressure, in stroke for clinical outcomes other than mortality is not well understood. Methods and Results We examined the Get With The Guidelines-Stroke ( GWTG -Stroke) data to explore the usefulness of SI in predicting in-hospital outcomes in 425 808 acute stroke cases (mean age: 71.0±14.5 years; 48.8% male; 89.7% ischemic stroke and 10.3% intracerebral hemorrhage) admitted between October 2012 and March 2015. Compared with patients with SI of 0.5 to 0.7, patients with SI >0.7 (13.6% of the sample) had worse outcomes, with adjusted odds ratios of 2.00 (95% confidence interval [ CI ], 1.92-2.08) for in-hospital mortality, 1.46 (95% CI , 1.43-1.49) for longer length of hospital stay >4 days, 1.50 (95% CI , 1.47-1.54) for discharge destination other than home, 1.41 (95% CI , 1.38-1.45) for inability to ambulate independently at discharge, and 1.52 (95% CI , 1.47-1.57) for modified Rankin Scale score of 3 to 6 at discharge. Results were similar when analyses were confined to those with available National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) or within individual stroke subtypes or when SI was additionally included in the models with or without blood pressure components. Every 0.1 increase in SI >0.5 was associated with significantly worse outcomes in linear spline models. The addition of SI to existing GWTG -Stroke mortality prediction models without NIHSS demonstrated modest improvement, but little to no improvement was noted in models with NIHSS . Conclusions SI calculated at the point of care may be a useful prognostic indicator to identify those with high risk of poor outcomes in acute stroke, especially in hospitals with limited experience with NIHSS assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».