Prognostic value of computed tomography score in patients after extracorporeal cardiopulmonary resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated whether Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) with some modifications could be used to predict neurological outcomes in patients after extracorporeal cardiopulmonary resuscitation (ECPR). METHODS: This was a retrospective, multicenter, observational study of adult unconscious patients who were evaluated by brain computed tomography (CT) within 48 hours after ECPR between May 2010 and December 2016. ASPECTS, bilateral ASPECTS (ASPECTS-b), and modified ASPECTS (mASPECTS) were assessed by ROC curves to predict neurological outcomes. The primary outcome was neurological status upon hospital discharge assessed with the Cerebral Performance Categories (CPC) scale. RESULTS: Among 58 unconscious patients, survival to discharge was identified in 25 (43.1%) patients. Of these 25 survivors, 19 (32.8%) had good neurological outcomes (CPC score of 1 or 2). Interrater reliability of CT scores was excellent. Intraclass correlation coefficients of ASPECTS, ASPECTS-b, and mASPECTS were 0.918 (95% CI, 0.865-0.950), 0.918 (95% CI, 0.866-0.951), and 0.915 (95% CI, 0.860-0.949), respectively. The predictive performance of mASPECTS for poor neurological outcome was better than that of ASPECTS or ASPECTS-b (C-statistic for mASPECTS vs. ASPECTS, 0.922 vs. 0.812, p = 0.004; mASPECTS vs. ASPECTS-b, 0.922 vs. 0.818, p = 0.003). A cutoff of 25 for poor neurological outcome had a sensitivity of 84.6% (95% CI, 69.5-94.1%) and a specificity of 89.5% (95% CI, 66.9-98.7%) in mASPECTS. CONCLUSIONS: mASPECTS might be useful for predicting neurological outcomes in patients after ECPR.
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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 ».