Prediction of stress-related gastrointestinal bleeding in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage using caudate Hounsfield unit value in ASPECT score
Notice bibliographique
Résumé
Background Stress-related gastrointestinal bleeding (SRGB) is one of the major complications after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH), and it can present challenges in patient care and treatment. The aim of this study was to explore the clinical significance of the caudate Hounsfield unit (HU) value in the Alberta Stroke Program Early CT (ASPECT) score for predicting SRGB in patients with aSAH. Methods We retrospectively analyzed the data of 531 aSAH patients admitted to our institution between 2019 and 2022. Potential predictors of SRGB were identified using multivariate Cox regression analysis. We used a restricted cubic spline (RCS) to evaluate whether there is a nonlinear relationship between the right caudate HU value and SRGB. MaxStat analysis (titled as maximally selected rank statistics) was performed to identify the optimal cutoff point for the right caudate HU value. Another Kaplan–Meier method with the log-rank test was used to analyze the right caudate HU value in predicting the occurrence of SRGB. Results The incidence rate of SRGB was 17.9%. In the multivariate Cox regression analysis, the right caudate HU value was an independent predictor of SRGB [Hazard ratio (HR) = 0.913; 95% confidence interval (CI): 0.847–0.983, and p = 0.016]. The RCS indicated that the incidence of developing SRGB reduces with increasing right caudate HU values (nonlinear p = 0.78). The optimal cut-off value of the right caudate HU was 25.1. Conclusion Among aSAH patients, lower right caudate HU values indicated a higher risk of developing SRGB. Our findings provide further evidence for the relationship between the gastrointestinal system and the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».