Outcome Predictors of Stroke Mortality in the Neurocritical Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Risk factors for medium to long-term mortality after stroke are well-established but predictors of in-hospital stroke mortality are less clearly characterized. Kazakhstan has the highest age-standardized mortality rate from ischemic stroke in the world. Methods: We performed a retrospective analysis of patients with stroke who were admitted over a 3.5-years period to the neurocritical care unit of a tertiary care hospital in Nur-Sultan, Kazakhstan. Results: In total, 148 critically ill patients were included in the analysis (84 ischemic stroke, 64 hemorrhagic stroke). The mean age was 63 years, 45% were male and the mean Glasgow Coma Score (±SD) at baseline was 10.3 (±3.4). The in-hospital mortality rate was similar in patients with ischemic (36%) and hemorrhagic (39%) stroke (HR 0.88, 95%CI 0.48–1.60). Median survival was 38 days (range: 1–89 days) in patients with ischemic stroke and 39 days (range: 1–63 days) in patients with hemorrhagic stroke. Univariable analysis found that patients who had a lower Glasgow Coma Scale, were in coma and who had cerebral edema were more likely to die in-hospital (P = 0.04, 0.02, <0.01, respectively). Conclusions: Our analysis showed that mortality risk in critically ill patients with hemorrhagic stroke was closer to mortality risk in patients with ischemic stroke than has been reported in other analyses. Hypertension, chronic heart failure, ischemic heart disease and atrial fibrillation were the most frequent comorbidities in patients who developed severe (life-threatening) stroke. Coma and cerebral edema on admission appear to be associated with poor outcome. This is the first publication of in-hospital stroke mortality from a Central Asian population and could form the basis for future research including development of risk scores and identifying modifiable risk factors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».