A Dynamic Nomogram to Predict the 3-Month Unfavorable Outcome of Patients with Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Despite receiving standard-of-care treatments, a significant proportion of patients with acute ischemic stroke (AIS) are left with long-term functional impairment. Therefore, an easy-to-use tool for predicting of unfavorable outcome following AIS plays an important role in clinical practice. This study was aimed to develop a dynamic nomogram to predict the 3-month unfavorable outcome for AIS patients. Methods: This was a prospective observational study conducted in consecutive patients with AIS admitted to our stroke center between September 2019 and June 2020. Baseline demographic, clinical, and laboratory information were obtained. The primary outcome was evaluated with modified Rankin Scale (mRS) scores at 3 months. Least absolute shrinkage and selection operator regression was used to select the optimal predictive factors. Multiple logistics regression was performed to establish the nomogram. Decision curve analysis (DCA) was applied to assess the clinical utility of the nomogram. The calibration and discrimination property of the nomogram was validated by calibration plots and concordance index. Results: A total of 93 eligible patients were enrolled: 28 (30.1%) patients had unfavorable outcome (mRS >2). Glycosylated hemoglobin (OR, 1.541; 95% CI, 1.051-2.261), the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) (OR, 0.635; 95% CI, 0.463-0.871), and National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) (OR 1.484; 95% CI, 1.155-1.907) were significant predictors of the poor outcome of patients with AIS and included into the nomogram model. The nomogram showed good calibration and discrimination. C-index was 0.891 (95% CI, 0.854-0.928). DCA confirmed the clinical usefulness of the model. The dynamic nomogram can be obtained at the website: https://odywong.shinyapps.io/DBT_21/. Conclusion: The dynamic nomogram, comprised of glycosylated hemoglobin, ASPECTS, and NIHSS score at day 14, may be able to predict the 3-month unfavorable outcome for AIS patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».