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Enregistrement W4297907243 · doi:10.3389/fneur.2022.934051

A nomogram for predicting malignant cerebral artery infarction in the modern thrombectomy era

2022· article· en· W4297907243 sur OpenAlexaboutno aff
Wenting Guo, Jiali Xu, Wenbo Zhao, Mengke Zhang, Jin Ma, Jian Chen, Jiangang Duan, Qingfeng Ma, Haiqing Song, Sijie Li, Xunming Ji

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing Nova ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNomogramMedicineCohortConfidence intervalStroke (engine)Logistic regressionReceiver operating characteristicProspective cohort studyInternal medicineRadiologyCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This study aimed to develop and validate a nomogram to predict malignant cerebral artery infarction (MMI) after endovascular treatment (EVT) in patients with acute ischemic stroke (AIS) in the modern thrombectomy era. Methods We retrospectively analyzed data from a prospective cohort of consecutive patients with AIS who underwent EVT at Xuanwu hospital between January 2013 and June 2021. A multivariable logistic regression model was employed to construct the nomogram for predicting MMI after EVT. The discrimination and calibration of the nomogram were assessed both in the derivation and validation cohorts. Results A total of 605 patients were enrolled in this study, with 425 in the derivation cohort and 180 in the validation cohort. The nomogram was developed based on admission systolic blood pressure (SBP), the National Institute of Health Stroke Score (NIHSS), the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS), vessel occlusion site, EVT time window, and recanalization status. The nomogram displayed good discrimination with the area under the receiver operating characteristics (ROCs) curve (AUC) of 0.783 [95% confidence interval (CI), 0.726–0.840] in the derivation cohort and 0.806 (95% CI, 0.738–0.874) in the validation cohort. The calibration of the nomogram was good as well, with the Hosmer–Lemeshow test of p = 0.857 in the derivation cohort and p = 0.275 in the validation cohort. Conclusion In the modern thrombectomy era, a nomogram containing admission SBP, NIHSS, ASPECTS, vessel occlusion site, EVT time window, and recanalization status may predict the risk of MMI after EVT in patients with AIS.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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