Predicting symptomatic intracranial hemorrhage after endovascular treatment of vertebrobasilar artery occlusion: PEACE score
Notice bibliographique
Résumé
Background Current clinical decision tools for assessing the risk of symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) in patients with vertebrobasilar artery occlusion (VBAO) who received endovascular treatment (EVT) have limited performance. This study develops and validates a clinical risk score to precisely estimate the risk of sICH in VBAO patients. Methods The derivation cohort recruited patients with VBAO who received EVT from the Posterior Circulation IschemIc Stroke Registry in China. Based on the posterior circulation-Alberta Stroke Program Early CT Score (pc-ASPECTS) evaluation method, the cohort was further divided into non-contrast CT (NCCT) and diffusion weighted imaging (DWI) cohorts to construct predictive models. sICH was diagnosed according to the Heidelberg Bleeding Classification within 48 hours of EVT. Clinical signature was constructed in the derivation cohort using machine learning and was validated in two additional cohorts from Asia and Europe. Results We enrolled 1843 patients who underwent EVT and had complete data. pc-ASPECTS of 1710 patients was evaluated on NCCT and 699 patients on DWI. In the NCCT cohort, 1364 individuals made up the training set, of whom 101 (7.4%) developed sICH. In the DWI cohort, the training set consisted of 560 individuals, with 44 (7.9%) experiencing sICH. Predictors of sICH were: glucose, pc-ASPECTS, time from estimated occlusion to groin puncture (EOT), poor collateral circulation, and modified Thrombolysis in Cerebral Infarction (mTICI) score. From these predictors, we derived the weighted poor collateral circulation-EOT-pc-ASPECTS-mTICI-glucose (PEACE) score. The PEACE score showed good discrimination in the training set (area under the curve (AUC) NCCT =0.85; AUC DWI =0.86), internal validation set (AUC NCCT =0.81; AUC DWI =0.82), and two additional external validation set (Asia: AUC NCCT =0.78, AUC DWI =0.80; Europe: AUC NCCT =0.74, AUC DWI =0.78). Conclusion The PEACE score reliably predicted the risk of sICH in VBAO patients who underwent EVT.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».