Abstract 86: Location-Specific Hematoma Volume Tolerance for Spontaneous Intracerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hematoma volume is an important predictor of outcome in spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH). Location-specific hematoma volume thresholds are associated with poor outcome and can inform surgical trial inclusion criteria and clinical decision rules for hematoma evacuation. In a pooled trial dataset, we evaluated associations between ICH location, hematoma volume thresholds, and patient outcomes. Methods: We performed a secondary analysis of the ATACH-2 clinical trial. We evaluated the associations between intraparenchymal location-specific hematoma volume cutoffs (thalamic, basal ganglia, and lobar) and poor outcome (mRS 4-6; primary outcome) or mortality (secondary outcome) at 3 months. Using semi-automated volumetric assessments of 24-hour CT scans, we applied volume cutoffs at 5 mL increments starting at ≤5 mL up to >50 mL. We also applied Youden’s method for each hematoma location to determine the optimal location-specific volume thresholds that predict outcomes. We calculated odds ratios (OR) of poor outcome through multivariable logistic regression models for each location, adjusted for age, sex, prior stroke/transient ischemic attack, hemisphere location, and intraventricular hemorrhage extension. Results: Out of 949 patients included for analysis, 358, 485 and 106 were diagnosed with thalamic, basal ganglia ICH and lobar ICH, respectively. Location-specific hematoma volume cutoffs most predictive of a poor outcome (mRS 4-6) calculated with Youden’s index were 6.6 mL for thalamic ICH (OR 5.72, 95% CI 3.22-10.18; p<0.0001), 23.1 mL for basal ganglia ICH (OR 14.11, 95% CI 8.21-24.27; p<0.0001) and 24.4 mL for lobar ICH (OR 8.22, 95% CI 2.3-29.36; p=0.0012). For our secondary outcome, Youden’s lobar ICH cutoff of 42.5mL was the most predictive of mortality. Predictive performances for Youden’s method are shown in Table 1, and for all thresholds shown in Figure 1. Conclusion: Hematoma volumes associated with poor outcome and mortality vary by location, supporting the notion that different brain regions have different “hematoma volume tolerances”; good outcomes are unlikely when ICH volume exceeds that brain region’s tolerance. Our results provide important data for location-specific hematoma volume tolerance to inform clinical trials and clinical decision rules in ICH management.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».