Volume Tolerance and Prognostic Impact of Hematoma Expansion in Deep and Lobar Intracerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prognostic impact of intracerebral hemorrhage (ICH) volume varies according to location, with smaller volume tolerance in deep ICH, and hematoma expansion (HE) contributes to final ICH volume. We tested the hypothesis that HE influences outcome only when the final ICH volume achieves a critical threshold that differs according to ICH location. METHODS: Retrospective analysis of patients with supratentorial ICH admitted at 10 centers in North America and China (development cohort) and Europe (replication cohort). HE was defined as growth >33% and/or >6 mL. Location-specific (lobar versus deep) volume cutoffs for the prediction of poor outcomes were derived using receiver operating characteristic curves and the Youden index. The prognostic impact of HE stratified by location and final volume was explored with logistic regression (poor outcome: 90-day modified Rankin Scale score of 4–6), accounting for age, Glasgow Coma Scale, baseline volume, intraventricular hemorrhage, and admission center. RESULTS: We identified 1774 patients with ICH in the development cohort and 1746 in the replication cohort. A total of 1058 (mean age, 68 years; 47.8% men) and 1423 (mean age, 71 years; 44.7% men) subjects met the inclusion criteria, respectively. The optimal final ICH volume cutoff for poor outcome differed by location: ≥36 mL for lobar and ≥17 mL for deep ICH. HE with final volume below the cutoff was not associated with higher odds of poor outcome compared with patients without HE (adjusted odds ratio, 1.85 [95% CI, 0.78–4.38]; P =0.163 in lobar ICH; adjusted odds ratio, 0.85 [95% CI, 0.38–1.89]; P =0.685 in deep ICH). The combination of HE and final volume over the critical threshold was, however, significantly associated with poor prognosis, and the magnitude of this effect was substantial (adjusted odds ratio, 8.55 [95% CI, 2.87–25.48]; P <0.001 in lobar ICH; adjusted odds ratio, 10.34 [95% CI, 2.86–37.44]; P <0.001 in deep ICH). These findings were confirmed in the replication cohort. CONCLUSIONS: HE significantly impacts severe outcomes only when the final ICH volume exceeds a critical target threshold, and this threshold is lower in deep versus lobar ICH. These findings might inform clinical practice and future trials.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».