Mortality Following Intracerebral Hemorrhage After Intravenous Alteplase in Acute Ischemic Stroke: A Decision Tree-Based Classification Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intracerebral hemorrhage (ICH) after intravenous (IV) alteplase in acute ischemic stroke (AIS) can be assessed clinically as asymptomatic ICH (asICH) or symptomatic ICH (sICH) according to the European Cooperative Acute Stroke Study II (ECASS II) definition, and radiographically as hemorrhagic infarction types 1-2 (HI1-2) or parenchymal hematoma types 1-2 (PH1-2). Reported mortality in sICH ranges from 7.8% to 42.8%, with PH2 carrying the highest risk, up to 50%. Although some patients may benefit from neurosurgical intervention, the prognostic overlap between clinical and radiographic classifications remains unclear. A decision tree approach may clarify mortality risk across subgroups and aid early triage. Methods: This prognostic descriptive study employed a retrospective cohort design at the Stroke Center, Lampang Hospital. Patients aged ≥ 18 years with AIS who received IV alteplase between January 2017 and December 2024 were included. A decision tree framework was constructed to examine 7-day mortality, incorporating clinical classification, radiographic subtype, and neurosurgical intervention as decision nodes. Results: Among 94 patients, asICH occurred in 44 (46.8%) and sICH in 50 (53.2%). In the asICH group, HI2 was the predominant subtype (24/44, 54.6%) and all survived. In the sICH group, PH2 was the leading subtype (30/50, 60.0%). Mortality was influenced by surrogate compliance with neurosurgical advice: refusal of surgery after recommendation resulted in 100% mortality, whereas acceptance reduced mortality to 43.8% (P = 0.043). Conclusion: Post-alteplase ICH had a 7-day mortality of 27%. The decision tree framework offered a simple visualization for early risk stratification and may help support clinical decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».