Validation of the GCS−Pupil Scale in Traumatic Brain Injury: Incremental Prognostic Value of Pupillary Reactivity with GCS in the Prospective Observational Cohorts CENTER-TBI and TRACK-TBI
Notice bibliographique
Résumé
To compare the incremental prognostic value of pupillary reactivity captured as part of the Glasgow Coma Scale–Pupils (GCS–P) score or added as separate variable to the GCS+P, in traumatic brain injury (TBI). We analyzed patients enrolled between 2014 and 2018 in the Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury (CENTER-TBI, n = 3521) and the Transforming Research and Clinical Knowledge in Traumatic Brain Injury (TRACK-TBI, n = 1439) cohorts. Logistic regression was utilized to quantify the prognostic performances of GCS–P (GCS minus number of unreactive pupils) and GCS+P versus GCS alone according to Nagelkerke’s R 2. End-points were mortality and unfavorable outcome (Glasgow Outcome Scale–Extended score 1–4) at 6 month post-injury. We estimated 95% confidence intervals (CIs) with bootstrap resampling to summarize the improvement in prognostic capability. In a meta-analysis of CENTER-TBI and TRACK-TBI, GCS as a linear score had a R 2 of 25% (95% CI 19–31%) for mortality and 33% (4–41%) for unfavorable outcome. Pupillary reactivity as a separate variable improved the R 2 by an absolute value of 6% (4.0–7.7%) and 2% (1.2–3.0%) for mortality and unfavorable outcome, respectively, while comparatively half of this improvement was captured by the GCS–P score (3% [2.1–3.3%], 1% [1–1.7%], respectively). GCS–P showed a stronger association with 6-month outcome after TBI than GCS alone and provides a single integrated score. However, this comes at a loss of clinical and prognostic information compared with GCS+P. For prognostic models, inclusion of GCS and pupillary reactivity as separate factors may be preferable to using a GCS–P summary score.
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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 | 0,026 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».