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Enregistrement W4205285180 · doi:10.7717/peerj.12789

The value of diffusion weighted imaging-alberta stroke program early CT score in predicting stroke-associated pneumonia in patients with acute cerebral infarction: a retrospective study

2022· article· en· W4205285180 sur OpenAlexaboutno aff
Dong Zhao, Jing Zhu, Qiang Cai, Feifei Zeng, Xiujuan Fu, Ke Hu

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineLogistic regressionStroke (engine)Internal medicineConfoundingOdds ratioRetrospective cohort studyAtrial fibrillationDiffusion MRICerebral infarctionPneumoniaCardiologyRadiologyMagnetic resonance imagingIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In this study, we aimed to investigate the value of Diffusion-Weighted Imaging-Alberta Stroke Program Early CT Score (DWI-ASPECTS) in predicting stroke-associated pneumonia (SAP) in patients with acute ischemic stroke. Methods A total of 291 patients who suffered acute cerebral infarction for the first time were included in this retrospective study. DWI-ASPECTS was assessed and clinical data were collected in order to find the risk factors of SAP, and a logistic regression model was used to investigate the effect of predicting SAP. Furthermore, correlation analysis was used to explore the relationship between DWI-ASPECTS and the immume status of the body. Results Among the 291 patients, 74 (25.4%) subjects were diagnosed with SAP. Compared with non-SAP, the patients with SAP were older and had a higher rate of atrial fibrillation (AF), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) scores. The SAP group also had a significantly lower DWI-ASPECTS than did the non-SAP group ( P < 0.01). In the multivariable logistic regression analysis, the DWI-ASPECTS (adjusted odds ratio [aOR] = 1.438; 95% CI [1.158–1.787]; P < 0.01) remained significant after adjusting for confounders. What’s more, the predictive ability of DWI-ASPECTS (AUC = 0.743 >0.7, 95% CI [0.678–0.800]) had acceptable discriminatory abilities. By the correlation analysis, DWI-ASPECTS was found to be negatively correlated with the count of white blood cell, neutrophils, monocytes, neutrophil-to-monocyte ratio and neutrophil-to-lymphocyte ratio, and positively correlated with the count of lymphocytes. Conclusions DWI-ASPECTS grades could predict stroke-associated pneumonia for patients with acute ischemic stroke, and combining grade with age, AF, or NIHSS could predict SAP events more accurately.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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