Coma in adult cerebral venous thrombosis: The <scp>BEAST</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Coma is an independent predictor of poor clinical outcomes in cerebral venous thrombosis (CVT). We aimed to describe the association of age, sex, and radiological characteristics of adult coma patients with CVT. METHODS: We used data from the international, multicentre prospective observational BEAST (Biorepository to Establish the Aetiology of Sinovenous Thrombosis) study. Only positively associated variables with coma with <10% missing data in univariate analysis were considered for the multivariate logistic regression model. RESULTS: Of the 596 adult patients with CVT (75.7% women), 53 (8.9%) patients suffered coma. Despite being a female-predominant disease, the prevalence of coma was higher among men than women (13.1% vs. 7.5%, p = 0.04). Transverse sinus thrombosis was least likely to be associated with coma (23.9% vs. 73.3%, p < 0.001). The prevalence of superior sagittal sinus thrombosis was higher among men than women in the coma sample (73.6% vs. 37.5%, p = 0.01). Men were significantly older than women, with a median (interquartile range) age of 51 (38.5-60) versus 40 (33-47) years in the coma (p = 0.04) and 44.5 (34-58) versus 37 (29-48) years in the non-coma sample (p < 0.001), respectively. Furthermore, an age- and superior sagittal sinus-adjusted multivariate logistic regression model found male sex (odds ratio = 1.8, 95% confidence interval [CI] = 1.0-3.4, p = 0.04) to be an independent predictor of coma in CVT, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.61 (95% CI = 0.52-0.68, p = 0.01). CONCLUSIONS: Although CVT is a female-predominant disease, men were older and nearly twice as likely to suffer from coma than women.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».