Validation and modification of the Ottawa subarachnoid haemorrhage rule in risk stratification of Asian Chinese patients with acute headache
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate the Ottawa subarachnoid haemorrhage (SAH) rule in an Asian Chinese cohort and to explore the roles of blood pressure and vomiting in prediction of SAH in patients with nontraumatic acute headache. METHODS: A retrospective cohort study was conducted in two regional hospitals. All patients aged ≥16 years who presented with non-traumatic acute headache to the study centres from July 2013 to June 2016 were included. A logistic regression model was created for the variables of the Ottawa SAH rule and other potential predictors, including vomiting and systolic blood pressure (SBP) >160 mm Hg. Model discrimination was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. Net reclassification improvement and integrated discrimination improvement indices were evaluated. The model's diagnostic characteristics, including sensitivities and specificities, were evaluated. RESULTS: A total of 500 eligible headache cases were included, in 50 of which SAH was confirmed (10%). In addition to the predictors of the Ottawa SAH rule, vomiting and SBP >160 mm Hg were found to be significant independent predictors of SAH. Net reclassification improvement and integrated discrimination improvement indices indicated that including vomiting and SBP >160 mm Hg would improve the model prediction. The Ottawa SAH rule had 94% sensitivity and 32.9% specificity. The modified Ottawa SAH rule that included both vomiting and SBP >160 mm Hg as criteria improved sensitivity to 100%, specificity to 13.1%, positive predictive value to 11.3%, and negative predictive value to 100%. CONCLUSIONS: The Ottawa SAH rule demonstrated high sensitivity. Addition of vomiting and SBP >160 mm Hg to the Ottawa SAH rule may increase its sensitivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».