B.6 Location-specific hematoma volume tolerances for spontaneous intracerebral hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Location-specific hematoma volume thresholds are associated with poor outcomes and can inform surgical trial inclusion criteria and clinical decision rules for hematoma evacuation. Methods: We performed a secondary analysis of the ATACH-2 and INTERACT2 clinical trials. We evaluated the associations between intraparenchymal location-specific hematoma volume cutoffs (basal ganglia, thalamus and lobar) and poor outcome (modified Rankin Scale 4-6). Using 24-hour CT scans, we calculated Youden’s index for each hematoma location to determine the optimal location-specific volume thresholds that predict outcomes. We calculated odds ratios (OR) of poor outcome through multivariable logistic regression models for each location. Results: Out of 1691 patients, 919, 551 and 221 were diagnosed with basal ganglia, thalamus and lobar intracerebral hemorrhage (ICH), respectively. Location-specific hematoma volume cutoffs most predictive of a poor outcome (mRS 4-6) were 22.24 mL for basal ganglia ICH (OR 4.82, 95% CI 3.19-7.27), 8.13 mL for thalamus ICH (OR 2.73, 95% CI 1.62-4.59) and 21.99 mL for lobar ICH (OR 6.31, 95% CI 2.53-15.74). Conclusions: Hematoma volumes associated with poor outcomes vary by location, supporting the idea that location-specific “hematoma volume tolerances” exist. Our results provide important data on location-specific hematoma volume tolerances to inform clinical trials in ICH management.
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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».