급성 두통환자의 거미막밑출혈 예측을 위한 호중구/림프구 비율 및 임상 예측 지표방법의 유용성
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study evaluated the clinical usefulness of the neutrophil-lymphocyte ratio (NLR), Ottawa subarachnoid hemorrhage (SAH) rule and EMERALD (Emergency Medicine, Registry Analysis, Learning and Diagnosis) SAH rule for predicting SAH in patients with acute headache. Methods: This clinical retrospective study was conducted at an urban emergency department between January 2008 and December 2017. Alert, neurologically intact adult patients with acute headache were included. All data were drawn from electrical medical charts. The Ottawa SAH rule (positive if any of age ≥40, neck pain, loss of consciousness, onset during exertion, thunderclap headache, and neck stiffness), EMERALD SAH rule (positive if any of systolic blood pressure >150 mmHg, diastolic blood pressure >90 mmHg, serum glucose >115 mg/dL, or serum potassium < 3.9 mEq/L) and NLR were assessed. The sensitivity and specificity of these tools for detecting or ruling out SAH was calculated. Results: Among the 1,230 patients enrolled in this study, 299 (24.3%) were diagnosed with SAH. To predict SAH, the Ottawa SAH rule offered 100% sensitivity but 31.6% specificity. Applying the EMERALD SAH rule to patients positive for the Ottawa SAH rule led to 92.6% sensitivity and 48.0% specificity. As the NLR alone showed less efficacy with the area under curve of 0.696 by receiver operating analysis, NLR ( >2.1) was added to the last step to have achieve 99.0% sensitivity and 56.7% specificity. Conclusion: The stepwise application of the Ottawa, EMERALD SAH rule, and NLR increased the specificity compared to each application. On the other hand, further studies will be needed to increase the sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».