GIÁ TRỊ CỦA MỘT SỐ THANG ĐIỂM TRONG DỰ BÁO MỨC ĐỘ HỒI PHỤC CỦA BỆNH NHÂN ĐỘT QUỴ NHỒI MÁU NÃO
Notice bibliographique
Résumé
Mục tiêu: Đánh giá mối tương quan giữa mức độ hồi phục của bệnh nhân (BN) đột quỵ nhồi máu não (ĐQNMN) với một số thang điểm đột quỵ (ĐQ). Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang có theo dõi dọc trên 307 BN ĐQNMN điều trị tại Bệnh viện Quân y 17 từ tháng 01/2022 - 12/2023. BN được đánh giá lâm sàng tại thời điểm vào viện bằng các thang điểm GCS (Glasgow), NIHSS (National Institute of Health Stroke Scale), Barthel, Orgogozo và ASPECT (Alberta Stroke Program Early CT Score) (dựa trên hình ảnh chụp CT và/hoặc MRI não). Mức độ hồi phục được đánh giá bằng thang điểm Rankin sửa đổi (mRS) tại thời điểm ra viện và 01 tháng sau ra viện. Kết quả: Tuổi trung bình của BN nghiên cứu là 62,88 ± 11,85, trong đó, 64,8% < 70 tuổi. Nam giới chiếm 58,6% với tỷ lệ nam/nữ là 1,42/1. Phân tích hồi quy cho thấy chỉ có mức độ nặng lâm sàng tính theo thang điểm NIHSS lúc vào viện có mối tương quan độc lập với mức độ hồi phục (tính bằng mRS) ở thời điểm ra viện và 01 tháng sau ra viện, có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) với độ chính xác của mô hình là 95% và 81,3%. Các phương trình hồi quy tuyến tính của mRS (ra viện và 01 tháng sau ra viện) theo thang điểm NIHSS lúc vào viện cũng có độ chính xác là 94,8% và 78,8% (p < 0,05). Kết luận: Thang điểm NIHSS có giá trị dự báo mức độ hồi phục ở BN ĐQNMN tại thời điểm ra viện và 01 tháng sau ra viện.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,396 | 0,183 |
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 ».