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Enregistrement W2914428136 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.116

Abstract 116: MR PREDICTS@24H -- Multivariable Outcome Prediction After Endovascular Treatment for Acute Ischemic Stroke: Development and Validation of a Prognostic Model in Data From Seven RCTs

2019· article· en· W2914428136 sur OpenAlexaff
Vicky Chalos, Esmée Venema, Maxim J.H.L. Mulder, Bob Roozenbeek, Scott Brown, Andrew M. Demchuk, Charles B.L.M. Majoie, Keith W. Muir, Antoni Dávalos, Peter Mitchell, Serge Bracard, Michael D. Hill, Phil White, Bruce Campbell, Jeffrey L. Saver, Tudor G. Jovin, Mayank Goyal, Aad van der Lugt, Diederik W.J. Dippel, Hester F. Lingsma

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionModified Rankin ScaleStroke (engine)RevascularizationRandomized controlled trialOrdinal regressionInternal medicineCardiologyIschemic strokeStatisticsIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Even when the revascularization and clinical status of a patient after endovascular treatment (EVT) for acute ischemic stroke is known, outcome is still highly variable and difficult to predict. We aimed to develop and externally validate a prognostic model that can be applied within one day after EVT to predict functional outcome at three months (MR PREDICTS@24H). Methods: For model development we used data from patients in the treatment arms of seven randomized controlled trials within the HERMES collaboration. For external validation we used data from the MR CLEAN Registry, a Dutch ongoing prospective multicenter study for consecutive patients treated with EVT between March 2014 and June 2016 (n=1526). Primary outcome was the ordinal modified Rankin Scale (mRS) score three months after EVT. Eighteen pre- and post-procedural variables, assessed within one day after EVT, were analyzed with univariable ordinal logistic regression analysis (p<0.157) and multivariable ordinal logistic regression analysis with stepwise backward selection (p Results: The final model included nine variables: age, baseline stroke severity measured with the NIH Stroke Scale (NIHSS), diabetes mellitus, pre-stroke mRS, collateral score, occlusion location, revascularization grade, NIHSS 24 hours after EVT, and symptomatic intracranial hemorrhage. The model explained 62% of the variance in outcome and NIHSS 24 hours after EVT was the strongest predictor with 54% explained variance. The externally validated c-statistic was 0.84 for the prediction of the ordinal mRS and 0.91 for mRS 0-2, indicating very good model performance. Calibration for mRS 0-2 was also very good (intercept: 0.25 and slope: 0.99). Conclusion: MR PREDICTS@24H, which can be applied within one day after EVT, accurately predicts functional outcome at three months. It may provide physicians, patients, and family members with improved outcome expectations and could guide physicians in personalizing their patients’ treatment and rehabilitation plans.

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)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
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