Evaluating Hematoma Expansion Scores in Acute Spontaneous Intracerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- In acute spontaneous intracerebral hemorrhage, multiple hematoma expansion scores have been proposed for use in clinical trial environments. We performed a systematic scoping review to identify all existing hematoma expansion scores and describe their development, validation, and relative performance. Methods- Two reviewers searched MEDLINE, PUBMED, EMBASE, and CENTRAL (Cochrane Central Register of Controlled Trials) for studies that derived or validated a hematoma expansion prediction score in adults presenting with spontaneous intracerebral hemorrhage. A descriptive analysis of the extracted data was performed, focusing on score development techniques and predictive capabilities. Results- Of the 14 434 records retrieved, 15 studies met inclusion criteria and 10 prediction scores were identified. Validation analysis using independent samples was performed in 9 studies on 5 scores. All derivation studies reported high performance with C statistics ranging from 0.72 to 0.93. In validation, the C-statistic range was broader with studies reporting 0.62 to 0.77. For every score, the risk of expansion increased with each point increase, although patients with high scores were rare. Conclusions- At present, 10 hematoma expansion scores have been developed, of which 5 have been externally validated. Real-world performance in validation studies was lower than performance in derivation studies. Data from the current literature are insufficient to support a meaningful meta-analysis.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».