P.020 Transcranial doppler for risk assessment of subarachnoid hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vasospasm is an important complication of subarachnoid hemorrhage (SAH). Attempts to identify patients at highest risk of vasospasm have not led to practice change. We sought to identify patients at lowest risk of vasospasm by testing the prognostic utility of novel low risk criteria: mean MCA velocities on TCD that peaked and remained below 120 cm/s by the 7th day. Methods: Retrospective observational study of TCD values in patients admitted to The Ottawa Hospital with SAH 2018-2023. The primary outcome was presence of moderate to severe vasospasm (MCA mean velocity >160 cm/s) by day 21. Results: Data were collected on 211 patients, of whom 197 fulfilled inclusion criteria. Only 2 of 104 patients (2%) meeting our low-risk criteria developed the primary outcome, compared to 48 of 93 patients (52%) who did not meet criteria (RR 27). The Negative Predictive Value (NPV) for vasospasm in our low-risk group was 98%. Conclusions: Our low-risk criteria based on TCD patterns in the first 7 days after SAH can identify patients at very low risk of vasospasm with great accuracy. This could inform a future prospective study.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».