Notice bibliographique
Résumé
Background This study examined the influence of race/ethnicity on the individuals’ survival and neurological recovery within the first year after tSCI. Methods This retrospective cohort study included all 306 cases enrolled in the NASCIS-1, who were grouped into (a) African Americans (n=84), (b) non-Hispanic whites (n=159), and (c) other races/ethnicities that included Hispanics (n=60) and Asians (n=3). Outcome measures included survival and neurological recovery (as assessed using the NASCIS motor, and pinprick and light-touch sensory scores) within the first year post-tSCI. Data analyses of neurological recovery were adjusted for major potential confounders. Results There were 39 females and 267 males with a mean age of 31 years who mostly sustained cervical severe tSCI after vehicular accidents or falls. The three groups were comparable regarding sex distribution, level and severity of tSCI, level of consciousness at admission, and total received dose of methylprednisolone. However, African Americans were significantly older than non-Hispanic white individuals (P=0.0238). African Americans and individuals of other races/ethnicities had tSCI with open wounds caused by missile and water-related accidents more often than non-Hispanic white individuals (P<0.0001). However, survival rates within the first year post-tSCI were statistically comparable among the three groups (P=0.3191). Among the survivors, there was no statistically significant difference among the three groups regarding motor, and pinprick and light-touch sensory recovery (P>0.0500). Conclusions The results of this study suggest that the epidemiology of tSCI might vary depending upon the individual’s race/ethnicity. Nevertheless, race/ethnicity did not influence survival rate or neurological recovery within first year post-tSCI.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,844 | 0,762 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».