Intracranial Aneurysm Classifier Using Phenotypic Factors: An International Pooled Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Intracranial aneurysms (IAs) are usually asymptomatic with a low risk of rupture, but consequences of aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) are severe. Identifying IAs at risk of rupture has important clinical and socio-economic consequences. The goal of this study was to assess the effect of patient and IA characteristics on the likelihood of IA being diagnosed incidentally versus ruptured. Patients were recruited at 21 international centers. Seven phenotypic patient characteristics and three IA characteristics were recorded. The analyzed cohort included 7992 patients. Multivariate analysis demonstrated that: (1) IA location is the strongest factor associated with IA rupture status at diagnosis; (2) Risk factor awareness (hypertension, smoking) increases the likelihood of being diagnosed with unruptured IA; (3) Patients with ruptured IAs in high-risk locations tend to be older, and their IAs are smaller; (4) Smokers with ruptured IAs tend to be younger, and their IAs are larger; (5) Female patients with ruptured IAs tend to be older, and their IAs are smaller; (6) IA size and age at rupture correlate. The assessment of associations regarding patient and IA characteristics with IA rupture allows us to refine IA disease models and provide data to develop risk instruments for clinicians to support personalized decision-making.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».