Integrating the A2DS2 Score with 24-Hour ASPECTS and red cell distribution width for enhanced prediction of stroke-associated pneumonia following intravenous thrombolysis: model development and internal validation
Notice bibliographique
Résumé
Stroke-associated pneumonia (SAP) is a major cause of mortality during the acute phase of stroke. The A2DS2 score is widely used to predict SAP risk but does not include 24-h non-contrast computed tomography-Alberta Stroke Program Early CT Score (NCCT-ASPECTS) or red cell distribution width (RDW). We aim to evaluate the added prognostic value of incorporating 24-h NCCT-ASPECTS and RDW into the A2DS2 score and to develop a novel prediction model for SAP following thrombolysis. This retrospective cohort study included thrombolyzed AIS patients at Saraburi Hospital, Thailand. The combined A2DS2-MFP model incorporated 24-h NCCT-ASPECTS and RDW, along with non-linear continuous predictors, using multivariable fractional polynomial (MFP) regression. Predictive performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AuROC), calibration plots, and decision curve analysis (DCA), comparing it with the traditional A2DS2 model and a model with continuous predictors. The goodness of fit for logistic regression models in relation to the observed data was determined through the Hosmer–Lemeshow method, and the accuracy of the probability predictions was examined using a calibration curve. Internal validation was performed using a bootstrapping approach. The predicted probability equation obtained from the final model after optimism correction was developed into a web-based application for predicting the risk of SAP, using PHP and JavaScript. Of 345 AIS patients, 20.3% developed SAP. The combined A2DS2-MFP model demonstrated excellent discriminative performance (AuROC: 0.917) compared to the traditional A2DS2 model (AuROC: 0.868) and the model with continuous predictors (AuROC: 0.888). Both the calibration curve and the Hosmer–Lemeshow test indicated that the predicted probabilities and observed frequencies were in acceptable agreement. Incorporating 24-h NCCT-ASPECTS and RDW significantly improved risk prediction and clinical utility, as shown by improved reclassification indices and DCA. The model was internally validated with a C-statistic of 0.912, confirming its robustness. The combined A2DS2-MFP calculation showed superior performance, enabling early SAP detection and improving survival outcomes. This novel model offers a practical tool for resource-limited settings, supporting better SAP risk stratification and clinical management.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».