Computed tomography perfusion assessment of poor neurological outcome in comatose cardiac arrest patients (CANCCAP): a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography perfusion (CTP) of the brain, are increasingly being employed for the assessment of critically ill patients admitted to intensive care units (ICU), including comatose cardiac arrest patients (CCAP). The purpose of our study was to validate the use of CTP in predicting in-hospital mortality in CCAPs. METHOD: This prospective cohort study enrolled newly admitted adult CCAP, with an out of hospital cardiac arrest (OHCA) and were scheduled for admission to the ICU for further management. Just before ICU admission, CCAP underwent a routine CT scan of the head and CTP of whole head. The treating physicians remained blinded to the CTP results and all patients received standard management. The CTP maps were evaluated to determine a binary outcome of non-survivable brain injury (NSBI), by two independent neuroradiologists, blinded to each other's assessment and to the clinical history of the patients. RESULTS: and lower pH, carbonate, and heart rate. In multivariate analysis, PCI was independently associated with reduction in-hospital mortality. CTP demonstrated exceptionally high specificity (100%; 95% CI 92-100%) and positive predictive value (100%; 95%CI 6.3-100%) for the prediction of NSBI. For CTP, Bennet's S-score showed excellent agreement between the two readers (s = 0.82-0.95). CONCLUSION: CTP was safe and demonstrated very high specificity and positive predictive value and may be used as an additional diagnostic tool for identifying patients at high risk of in-hospital mortality.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».