Abstract TP320: Do Aspects Or Profiles Of The NIHSS Predict Post Stroke Spasticity?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post stroke spasticity (PSS) is a debilitating complication after stroke. Despite its significant impact, little is known regarding predictors of PSS. We explored the predictive value of aspects of the NIHSS after ischemic stroke (IS). Methods: A cohort of IS subjects from2005 was prospectively enrolled in an outcomes study. For each patient, we extracted baseline retrospective NIHSS values. Presence/absence of PSS was assessed at 3 months, 1 and 2 years(yrs). Each NIHSS item was dichotomized to any abnormal symptoms vs normal. Baseline demographics & previously identified risk factors for PSS were extracted from the database. Multiple logistic regression analysis with generalized estimating equations to account for repeated measures over the follow up period was used to examine associations between PSS and NIHSS items. Potential covariates - age, race, gender, smoking status, history of depression, & total NIHSS score- remained in the final model if significant at p<0.05. Models were run separately for each NIHSS item. Results: Of 460 IS patient’s, 365 (79%) had PSS data & were included in this analysis; 274 patients (75%) did not report PSS status during follow up. Of 91 patients with PSS, 54 reported PSS at 3 months, 43 at 1 yr, & 31 at 2 yrs. The NIHSS items most predictive of PSS were abnormal motor function present in: left arm (OR= 1.68, 95%CI 1.04, 2.70); left leg (OR=1.72, 95%CI 1.07, 2.75), & sensory loss (OR=1.75, 95%CI 1.07, 2.85). Multivariable models adjusting for age & total NIHSS score, left leg (adj OR=1.67, 95% CI 1.02, 2.71) remained significant; with a trend for left arm (adj OR=1.61 95% 0.99, 2.62). Age was associated with PSS (OR=0.97 95%CI 0.96, 0.99), & patients with sensory loss were younger (mean age± (SD) yrs= 62 (13) vs 69 ± (14), p <0.01). After adjusting for age, sensory loss was no longer a predictor of PSS (adj OR: 1.54, 95%CI 0.93, 2.54). Conclusion: This analysis demonstrated that among items of the NIHSS, left leg and left arm motor dysfunction were predictive of later PSS. This may reflect anatomical differences between the hemispheres or a potential enrollment bias. Sensory loss alone was also associated with later PSS but is also highly associated with age.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,006 | 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 ».