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Enregistrement W4392691587 · doi:10.21203/rs.3.rs-3999366/v1

A Risk Prediction Model for Unexplained Early Neurological Deterioration Following Intravenous

2024· preprint· en· W4392691587 sur OpenAlexaboutno aff
Bifeng Zhu, Dan Wang, Jing Zuo, Yi Huang, Chang Gao, Haiwei Jiang, Dan Yan

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJianghan UniversityHealth Commission of Hubei Province
Mots-clésMedicineNomogramThrombolysisReceiver operating characteristicLogistic regressionNeurologyStroke (engine)Area under the curveEmergency medicineInternal medicineProspective cohort studyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives: Early neurological deterioration (END) post-intravenous thrombolysis significantly impacts the long-term prognosis of stroke patients. This study aimed to establish a rapid risk prediction model for unexplained END following intravenous thrombolysis. Methods This prospective study consecutively enrolled patients with acute ischemic stroke treated with recombinant tissue plasminogen activator intravenous thrombolysis at the Department of Neurology, Third People's Hospital of Hubei Province, and Yangluo Hospital District between June 2019 and December 2021. Unexplained END was defined as an increase of ≥ 4 points in the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score between admission and 24 hours. A nomogram was developed and assessed by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC). The calibration was assessed using the Hosmer-Lemeshow test. Results A total of 211 patients (130 males and 110 patients aged < 65 years) were included, with 66 experiencing unexplained END. Multivariate logistic regression analysis identified large arterial disease, transient ischemic attack, high blood glucose, high neutrophil/lymphocyte ratio, important perforator disease, and low the Alberta Stroke Program Early CT scores as independent risk factors for END and established the nomogram used above indicators. The nomogram showed an AUC-ROC of 0.809 (95% CI: 0.7429–0.8751), with a specificity of 0.862 and sensitivity of 0.712. The positive predictive value was 0.702, and the negative predictive value was 0.868. The Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test (χ2 = 1.069, P = 0.169) indicated acceptable model calibration. Conclusion This study successfully established a risk prediction model for END following intravenous thrombolysis and the model demonstrates good stability and predictive capacity. Further validation through a prospective, multicenter study is necessary.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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