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Enregistrement W3206059313 · doi:10.3390/jcm10204778

Spinal Cord Signal Change on Magnetic Resonance Imaging May Predict Worse Clinical In- and Outpatient Outcomes in Patients with Spinal Cord Injury: A Prospective Multicenter Study in 459 Patients

2021· article· en· W3206059313 sur OpenAlexaff
Thorsten Jentzsch, David W. Cadotte, Jefferson R. Wilson, Fan Jiang, Jetan H. Badhiwala, Muhammad Akbar, Brett Rocos, Robert G. Grossman, Bizhan Aarabi, James S. Harrop, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesU.S. Army Medical Research Acquisition ActivityNational Institute of Environmental Health SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineInterquartile rangeMagnetic resonance imagingOdds ratioProspective cohort studyConfidence intervalInternal medicineLogistic regressionConfoundingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prognostic factors for clinical outcome after spinal cord (SC) injury (SCI) are limited but important in patient management and education. There is a lack of evidence regarding magnetic resonance imaging (MRI) and clinical outcomes in SCI patients. Therefore, we aimed to investigate whether baseline MRI features predicted the clinical course of the disease. This study is an ancillary to the prospective North American Clinical Trials Network (NACTN) registry. Patients were enrolled from 2005–2017. MRI within 72 h of injury and a minimum follow-up of one year were available for 459 patients. Patients with American Spinal Injury Association impairment scale (AIS) E were excluded. Patients were grouped into those with (n = 354) versus without (n = 105) SC signal change on MRI T2-weighted images. Logistic regression analysis adjusted for commonly known a priori confounders (age and baseline AIS). Main outcomes and measures: The primary outcome was any adverse event. Secondary outcomes were AIS at the baseline and final follow-up, length of hospital stay (LOS), and mortality. A regression model adjusted for age and baseline AIS. Patients with intrinsic SC signal change were younger (46.0 (interquartile range (IQR) 29.0 vs. 50.0 (IQR 20.5) years, p = 0.039). There were no significant differences in the other baseline variables, gender, body mass index, comorbidities, and injury location. There were more adverse events in patients with SC signal change (230 (65.0%) vs. 47 (44.8%), p < 0.001; odds ratio (OR) = 2.09 (95% confidence interval (CI) 1.31–3.35), p = 0.002). The most common adverse event was cardiopulmonary (186 (40.5%)). Patients were less likely to be in the AIS D category with SC signal change at baseline (OR = 0.45 (95% CI 0.28–0.72), p = 0.001) and in the AIS D or E category at the final follow-up (OR = 0.36 (95% CI 0.16–0.82), p = 0.015). The length of stay was longer in patients with SC signal change (13.0 (IQR 17.0) vs. 11.0 (IQR 14.0), p = 0.049). There was no difference between the groups in mortality (11 (3.2%) vs. 4 (3.9%)). MRI SC signal change may predict adverse events and overall LOS in the SCI population. If present, patients are more likely to have a worse baseline clinical presentation (i.e., AIS) and in- or outpatient clinical outcome after one year. Patients with SC signal change may benefit from earlier, more aggressive treatment strategies and need to be educated about an unfavorable prognosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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