Infarct Timing and Predictors of Infarct-Free Survival in Patients with Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Cerebral infarction significantly worsens outcomes after aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH). This retrospective study analyzed early predictors of infarct-free survival and the impact of infarct timing on clinical outcomes. Methods: We reviewed 988 consecutive SAH patients treated from 2003 to 2016, all with follow-up CT scans. Baseline clinical and SAH characteristics were recorded to identify predictors of infarct-free survival and assess the relationship between infarct timing and outcomes. Results: Cerebral infarctions occurred in 475 patients (48.1%) at a median of 3.4 days post-SAH; 70.9% happened within the first week. Earlier infarctions were associated with higher in-hospital mortality (odds ratio [OR] = 0.91 per day increase, p < 0.0001) and poor 6-month outcomes (modified Rankin Scale > 3; OR = 0.96 per day increase, p = 0.012), especially within 48 h. Independent predictors of infarct-free survival included poor initial condition (WFNS ≥ 4, adjusted hazard ratio [aHR] = 1.82, p < 0.0001), intraventricular hemorrhage (aHR = 1.25, p = 0.041), aneurysm rebleeding (aHR = 1.76, p < 0.0001), acute hydrocephalus (aHR = 1.38, p = 0.020), and daily aspirin intake (aHR = 0.68, p = 0.002). The number of baseline risk factors (0–5) strongly influenced both infarction likelihood and timing (p < 0.0001). Conclusions: Cerebral infarctions predominantly occur within the first week after SAH, with earlier infarctions having a more severe impact on outcomes. Initial risk factor-adapted SAH management may improve functional outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».