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A simple prediction score system for malignant brain edema progression after pharmacomechanical thrombolysis

2017· other· en· W6908676099 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionRevascularizationThrombolysisStroke (engine)Framingham Risk ScoreInfarctionPredictive value of tests

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malignant brain edema (MBE) due to hemispheric infarction can result in brain herniation, poor outcomes, and death; outcome may be improved if certain interventions, such as decompressive craniectomy, are performed early. We sought to generate a prediction score to easily identify those patients at high risk for MBE. 121 patients with large hemispheric infarction (LHI) (2011 to 2014) were included. Patients were divided into two groups: those who developed MBE and those who did not. Independent predictors of MBE were identified by logistic regression and a score was developed. Four factors were independently associated with MBE: baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score (p = 0.048), Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) (p = 0.007), collateral score (CS) (p<0.001) and revascularization failure (p = 0.013). Points were assigned for each factor as follows: NIHSSu00148 (= 0), 9u201317 (= 1),u001518 (= 2); ASPECTSu00147 (= 1),>8 (= 0); CS<2 (= 1),u00152 (= 0); revascularization failure (= 1),success (= 0). The MBE Score (MBES) represents the sum of these individual points. Of 26 patients with a MBES of 0 to 1, none developed MBE. All patients with a MBES of 6 developed MBE. Both MBE development and functional outcomes were strongly associated with the MBES (p = 0.007 and 0.002, respectively). The MBE score is a simple reliable tool for the prediction of MBE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0230,012
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0110,020
Science ouverte0,0130,014
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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