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Enregistrement W3206669213 · doi:10.1161/strokeaha.121.034124

Frequency and Prognostic Significance of Clinical Fluctuations Before Hospital Arrival in Stroke

2021· article· en· W3206669213 sur OpenAlexaff
José G. Romano, Hannah Gardener, Eric E. Smith, Iszet Campo‐Bustillo, Yosef Khan, Sofie Tai, Nikesha Riley, Ralph L. Sacco, Pooja Khatri, Heather M. Alger, Brian Mac Grory, Deepak Gulati, Navdeep Sangha, Karin Olds, Curtis Benesch, Adam G. Kelly, Scott S Brehaut, Amit Kansara, Lee H. Schwamm, Scott Moody, Weiping Ye, Vena Sobhawongse, Jeffrey M. Craig, Heloisa Pearson, Deborah Summers, Christine Boerman, Christy Rice, Robin Kintner, Mayumi Oka, Sarah E. Baran, Christina Roels, Maureen Dosunmu, Cherylee W. J. Chang, Jennifer L. Moran, Denise Ditrich, Nicholas Lanciano, Aimee Mann, C. Romero, David Salvatore, Annette Kujawski Taylor, Neel Shah, Rodney Leacock, A. Rochester, Fanny Guillerminet, Jerry C. Martin, Johnny Jones, Nicol Brandon, Vikas Grover, Maryika Gibson, Maheen Malik, C. Crawford Mechem, W. R. Logan, Camilla Cook, Muhib Khan, Christa Rood, Arun Babu, Leah Steinig, Jestin N. Carlson, Mélanie Henderson, Gabriel Vidal, Bethany Jennings, Jennifer Lynch, Jessica Ratcliff, Kathryn Kirchoff, Khadean Moncrieffe, Jennifer Rasmussen-Winkler, Leigh Allen, G.E. Thompson, Christopher Firek, Stephen Martino, Baher Georgy, Gillian Gordon Perue, Nina Vekima, Kasey Gildersleeve, Marian Skewes, Christina Valdovinos, Timothy C. Parsons, Cynthia Marques, John W. Chen, David Lombardi, Brenda Perez, Amer Malik, Kathy Hesse, Amy Guzik, Sandra E. Norona, Robert Hoesch, Jacki Anderson, Dorothea Altschul, Farah Fermin, Miran Salgado, Jonathan Muller, Indrani Acosta, Brooke Hartwell, Terry A. Neill, Carrie Hundley, Abhineet Chowdhary, Tina Fortney, José R. Romero, Brandon Finn, Refat Assad, Maggie Ellithorpe, Rebecca Sugg, Susan Hetzel, Muhammad M. Alvi, Jay Sherman, Jonathan Hartman, Tashia Orr, Ankur Garg, Melissa Turner, Curtis A. Given, Sara Renfrow, Jeffrey Hilburn, Ellen Looney, Christopher Commichau, Paul Jarvis, Changsoo Hahm, Melissa Mccaulley, Angel Pulido, Sergio Michel, Nima Ramezan‐Arab, Françoise Toussaint- Jones, Anna Khanna, Esther Olasoji, Armistead Williams, Elizabeth Purrington, R. Nagaraja Reddy, Renee Potter, Bhupat Desai, Karen Tse-Chang, Laurence Ufford, Leslie Drager, Keith O. Jones, Teresa Ellebusch, Michelle Dobrzynski, Elizabeth H. Wise, Ann Jerde, Gauhar Chaudhary, Robyn McLean, Joseph Hanna, Dana P. Cook, Franklin A. Marden, Jennifer Orde, Ajay Arora, Shawna Miller, Raymond Reichwein, Deborah Hoffman, Kelly Matmati, Nabil Matmati, Kumiko Owada, Laura Murphy, Ashish Masih, Bethany Fife, Larry Shepherd, Stephen T. Gancher, Sabrina Enoch, Matthew Smith, Denise Goings, Joseph Mazzola, Edward Plyler, Lisa Landers, James Napier, Laura Thoreson, Amer Alshekhlee, Michelle Raymond, Tarakad S. Ramachandran, Michael R. Jorolemon, David J Padalino, Collin Maloney, J Mott, Laxmi Dhakal, Cindy Murphy, Truman J. Milling, Patrick Lawrence, Harish Shownkeen, Kathy Hansen, Paul A. Cullis, Lynne Froehlich, Sajjad Mueed, Ryan Pavolka, Steven R. Levine, Nadege Gilles, Laura LaChance, Karen Klein, Rose Dotson, Kristopher Rowe, Elisheva Coleman, Emily Sayles, Rajan Gadhia, Jason Lee, Paul W. Lewis, Jenny Nunley, Rehan Sajjad, C. Halliday, Angelos Katramados, Theresa Holmes, Rashmikant Kothari, Linda C. Mader, Fen Lei Chang, Kelly Western, Kinjal Desai, Colleen Kehr, Gary Reese, Ashu Jadhav, M Steinbach, Jeffrey L. Saver, Gilda Avila, Janice A. Miller, Alicia Gneiting, Matthew Tenser, Sarah E. Burke

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineStroke (engine)Modified Rankin ScaleObservational studyBarthel indexEmergency medicineArrival timeHospital dischargeIschemic strokePhysical therapyInternal medicineActivities of daily livingIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Clinical fluctuations in ischemic stroke symptoms are common, but fluctuations before hospital arrival have not been previously characterized. METHODS: A standardized qualitative assessment of fluctuations before hospital arrival was obtained in an observational study that enrolled patients with mild ischemic stroke symptoms (National Institutes of Health Stroke Scale [NIHSS] score of 0-5) present on arrival to hospital within 4.5 hours of onset, in a subset of 100 hospitals participating in the Get With The Guidelines-Stroke quality improvement program. The number of fluctuations, direction, and the overall improvement or worsening was recorded based on reports from the patient, family, or paramedics. Baseline NIHSS on arrival and at 72 hours (or discharge if before) and final diagnosis and stroke subtype were collected. Outcomes at 90 days included the modified Rankin Scale, Barthel Index, Stroke Impact Scale 16, and European Quality of Life. Prehospital fluctuations were examined in relation to hospital NIHSS change (admission to 72 hours or discharge) and 90-day outcomes. RESULTS: Among 1588 participants, prehospital fluctuations, consisting of improvement, worsening, or both were observed in 35.5%: 25.1% improved once, 5.3% worsened once, and 5.1% had more than 1 fluctuation. Those who improved were less likely and those who worsened were more likely to receive alteplase. Those who improved before hospital arrival had lower change in the hospital NIHSS than those who did not fluctuate. Better adjusted 90-day outcomes were noted in those with prehospital improvement compared to those without any fluctuations. CONCLUSIONS: Fluctuations in neurological symptoms and signs are common in the prehospital setting. Prehospital improvement was associated with better 90-day outcomes, controlling for admission NIHSS and alteplase treatment. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov; Unique identifier: NCT02072681.

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)0,011
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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