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Enregistrement W4412436450 · doi:10.1016/j.hest.2025.07.003

Grading of acute spontaneous cerebral hemorrhage combined with gut dysfunction assessment as a novel and improved prognostic score

2025· article· en· W4412436450 sur OpenAlexaff
Meiqi Li, Mengyu Yang, K. H. Fu, Yiwen Xu, Dianbo Qu, Nan Lin, Tianwen Huang

Notice bibliographique

RevueBrain Hemorrhages · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFujian Provincial Health Technology ProjectFujian Medical UniversityNatural Science Foundation of Fujian Province
Mots-clésMedicineGrading (engineering)Internal medicineCardiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective This study aimed to identify independent predictive factors for 6-month outcomes in acute intracerebral hemorrhage (ICH) patients and to develop a novel prognostic model incorporating gut dysfunction duration. Methods This retrospective analysis included 245 ICH patients, comparing 157 with favorable outcomes and 88 with poor outcomes. Logistic regression was used to identify independent predictors. A new model (ID-ICH) was developed by incorporating gut dysfunction duration into the ICH Grading Scale (ICH-GS). The model’s performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and calibration analysis. Results The poor-outcome group was older, had higher ICH-GS and National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) scores, and longer gut dysfunction duration. Prolonged gut dysfunction duration (OR = 1.239, P < 0.001) was identified as an independent predictor of poor outcomes. The ID-ICH model (AUC = 0.718) outperformed the conventional ICH-GS model (AUC = 0.628). Conclusions Prolonged gut dysfunction is an independent predictor of poor outcomes in ICH patients. The ID-ICH model improves prognostic accuracy and could assist in individualized 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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