Prediction of outcomes in stroke patients from radiological findings – A hospital-based retrospective cohort study from a comprehensive stroke care center in Kerala, India
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Functional outcome after stroke can be improved by early and accurate diagnosis with the help of imaging techniques such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging. Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) calculated from the CT image infarct areas of middle cerebral artery (MCA) circulation is supposed to be a reliable outcome predictor. Methodology: A retrospective cohort study was conducted in the Comprehensive Stroke Care Center for a period of 6 months. All adult patients (18–90 years) who had visited the hospital from January 2014 to December 2017 were enrolled for the study. Patients with MCA strokes were only included in the study since the ASPECTS is defined for this territory. The data were gathered from the electronic format of the patient information system in the institution and were entered in a structured proforma specifically designed for the study. ASPECTS was calculated from the CT findings of the patient. The modified Rankin Scale (mRS) scores were calculated for every patient at four different time points. The collected data were compiled in a Microsoft Excel sheet and were analyzed using IBM Statistical Package for Social Sciences (SPSS version 21). The summary statistics for categorical variables were reported using frequency and percentage and continuous variables as mean (standard deviation). We reported the association of the ASPECTS with mRS at different time points using the Chi-Square test. Results: A total of 132 adult patients were enrolled in the study. The mean age of the study population was 60.72 (±13.99) years, and among them, 93 (70.45%) were males. Majority of the patients were nonvegetarians (99.92%). The most prevalent risk factor found was hypertension (62.1%). The most common symptom presented by the patients was facial palsy (28%). When the ASPECTS was calculated for 132 patients, 62 patients fell in the high ASPECTS category (8–10), 45 patients had a moderate ASPECTS (5–7), and 25 had low ASPECTS (0–4). mRS scores calculated for four different time points showed a decline in disability in most of the patients. ASPECT and mRS had a negative association signifying, as the ASPECTS increases the number of functional disability decreases. Conclusions: Our study results show that ASPECTS can be a definite outcome predictor in MCA stroke patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».