Different Scores Predict the Value of Hemorrhagic Transformation after Intravenous Thrombolysis in Patients with Acute Ischemic Stroke
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To evaluate the value of the Alberta stroke project early CT score (ASPECTS), DRAGON score, SEDAN score, and HAT score in predicting hemorrhagic transformation (HT) after intravenous thrombolysis in patients with acute ischemic stroke (AIS). Methods. The clinical data of 248 AIS patients treated with intravenous thrombolysis in our hospital from December 2017 to December 2019 were analyzed. According to the prognosis, all patients were divided into the non-HT group (n = 200) and the HT group (n = 48). Univariate analysis and multivariate logistic regression models were used to analyze clinical data to determine the influencing factors of HT after intravenous thrombolysis in AIS patients. The receiver operating characteristic curve was used to evaluate the ASPECTS, DRAGON, SEDAN, and HAT scores to the value of predicting HT after intravenous thrombolysis in AIS patients. Results. The lower the ASPECTS score and the higher the DRAGON, SEDAN, and HAT scores, the higher the incidence of HT after intravenous thrombolysis in AIS patients ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> <a:mo><</a:mo> <a:mn>0.05</a:mn> </a:math> ). The results of multivariate logistic regression analysis showed that the patient’s age, atrial fibrillation, baseline NIHSS score, early signs of infarction on admission with head CT, time from onset to thrombolytic therapy, and thrombolytic drugs were all independent factors affecting intravenous thrombolysis in AIS patients ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo><</c:mo> <c:mn>0.05</c:mn> </c:math> ). The area under the curve (AUC) of the predictive value of ASPECTS for HT is 0.895 (95% CI 0.813–0.977). When the optimal cutoff value is 0.607, the sensitivity is 100% and the specificity is 60.7%. The AUC of the predictive value of DRAGON for HT is 0.877 (95% CI 0.790–0.964). When the optimal cutoff value is 0.665, the sensitivity is 84.4% and the specificity is 82.1%. The AUC of the predictive value of SEDAN for HT is 0.764 (95% CI 0.638–0.890). When the optimal cutoff value is 0.474, the sensitivity is 78.6% and the specificity is 68.8%. The AUC of the predictive value of HAT for HT is 0.777 (95% CI 0.651–0.903). When the optimal cutoff value is 0.509, the sensitivity is 68.8% and the specificity is 82.1%. Conclusion. The lower the ASPECTS score and the higher the DRAGON, SEDAN, and HAT scores, the higher the incidence of HT in AIS patients. The patient’s age, atrial fibrillation, baseline NIHSS score, early signs of infarction on admission with head CT, time from onset to thrombolytic therapy, and thrombolytic drugs are all independent factors affecting HT in AIS patients. The scores of ASPECTS, DRAGON, SEDAN and HAT have certain value in predicting HT after intravenous thrombolysis in AIS patients, and the predicted value of ASPECTS score is the best.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».