Development and validation of a prognostic computed tomography scoring model for functional outcomes in patients with large hemispheric infarction following decompressive craniectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background There is no established prognostic scoring system developed for patients with large hemispheric infarction (LHI) following decompressive craniectomy (DC) based on imaging characteristics. The present study aimed to develop and validate a new computed tomography scoring model to assess the 6-month risk of poor functional outcomes (modified-Rankin scale [mRS] score of 4–6) in patients with LHI receiving DC. Methods This retrospective cohort study included patients at two tertiary stroke centers. A prediction model was developed based on a multivariable logistic regression. The final risk factors included the ASPECTS (Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score), longitudinal fissure cistern, Sylvian fissure cistern, and additional vascular territory involvement. 1,000 bootstrap resamples and temporal validation were implemented as validations for the scoring system. Results Of the 100 individuals included in the development cohort, 71 had poor functional outcomes. The scoring model presented excellent discrimination and calibration with C-index = 0.87 for the development cohort, and C-index = 0.83 for the temporal validation cohort with non-significant Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test. The scoring model also showed an improved AUC compared to the ASPECTS. For each point in the score model, the adjusted risk of poor functional outcomes increase by 47.8% (OR = 1.48, p < 0.001). The scores were inversely correlated with MAP (mean arterial pressure, paired t-test, p = 0.0015) and CPP (cerebral perfusion pressure, rho = −0.17, p = 0.04). Conclusion In patients with LHI following DC, the score system is an excellent predictor of poor functional outcomes and is associated with CPP and MAP, which might be worth considering in clinical settings after further external validation.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».