Comorbidities and Medical Complications in Hospitalized Subarachnoid Hemorrhage Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) remains a devastating condition with a case fatality of 36% at 30 days. Risk factors for mortality in SAH patients include patient demographics and the severity of the neurological injury. Pre-existing conditions and non-neurological medical complications occurring during the index hospitalization are also risk factors for mortality in SAH. The magnitude of the effect on mortality of pre-existing conditions and medical complications, however, is less well understood. In this study, we aim to determine the effect of pre-existing conditions and medical complications on SAH mortality. METHODS: For a 25% random sample of the Greater Montreal Region, we used discharge abstracts, physician billings, and death certificate records, to identify adult patients with a new diagnosis of non-traumatic SAH who underwent cerebral angiography or surgical clipping of an aneurysm between 1997 and 2014. RESULTS: The one-year mortality rate was 14.76% (94/637). Having ≥3 pre-existing conditions was associated with increased one-year mortality OR 3.74, 95% CI [1.25, 9.57]. Having 2, or ≥3 medical complications was associated with increased one-year mortality OR, 2.42 [95% CI 1.25-4.69] and OR, 2.69 [95% CI 1.43-5.07], respectively. Sepsis, respiratory failure, and cardiac arrhythmias were associated with increased one-year mortality. Having 1, 2, or ≥3 pre-existing conditions was associated with increased odds of having medical complications in hospital. CONCLUSIONS: Pre-existing conditions and in-hospital non-neurological medical complications are associated with increased one-year mortality in SAH. Pre-existing conditions are associated with increased medical complications.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».