Development and validation of a nomogram for the risk prediction of malignant cerebral edema after acute large hemispheric infarction involving the anterior circulation
Notice bibliographique
Résumé
Background Malignant cerebral edema (MCE) is a life-threatening complication of large hemisphere infarction (LHI). Therefore, a fast, accurate, and convenient tool for predicting MCE can guide triage services and facilitate shared decision-making. In this study, we aimed to develop and validate a nomogram for the early prediction of MCE risk in acute LHI involving the anterior circulation and to understand the potential mechanism of MCE. Methods This retrospective study included 312 consecutive patients with LHI from 1 January 2019 to 28 February 2023. The patients were divided into MCE and non-MCE groups. MCE was defined as an obvious mass effect with ≥5 mm midline shift or basal cistern effacement. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and logistic regression were performed to explore the MCE-associated factors, including medical records, laboratory data, computed tomography (CT) scans, and independent clinic risk factors. The independent factors were further incorporated to construct a nomogram for MCE prediction. Results Among the 312 patients with LHI, 120 developed MCE. The following eight factors were independently associated with MCE: Glasgow Coma Scale score (p = 0.007), baseline National Institutes of Health Stroke Scale score (p = 0.006), Alberta Stroke Program Early CT Score (p < 0.001), admission monocyte count (p = 0.004), white blood cell count (p = 0.002), HbA1c level (p < 0.001), history of hypertension (p = 0.027), and history of atrial fibrillation (p = 0.114). These characteristics were further used to establish a nomogram for predicting prognosis. The nomogram achieved an AUC-ROC of 0.89 (95% CI, 0.82–0.96). Conclusion Our nomogram based on LASSO-logistic regression is accurate and useful for the early prediction of MCE after LHI. This model can serve as a precise and practical tool for clinical decision-making in patients with LHI who may require aggressive therapeutic approaches.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».