Prognosis in anticoagulan therapy related intracerebral hemorrhage
Bibliographic record
Abstract
AMAÇ: Warfarin tedavisi tromboembolik komplikasyonları önlemek için sık kullanılmaktadır. Warfarine bağlı intraserebral hemoraji nadirdir ve bu hastalarda mortalite yüksektir. Biz bu çalışmada warfarine bağlı kanamaların önemli bir mortalitesinin olması nedeni ile klinik özelliklerini literatür eşliğinde tartışmayı uygun bulduk.YÖNTEMLER: Kliniğimize 2006-2011 yılları arasında başvuran hastalardan warfarine bağlı intraserebral kanaması olan 18 hastayı çalışmamıza aldık. Warfarine bağlı kanama olmayabileceğinden şüphelenilen hastalara sekonder kanama nedenlerini ekarte edebilmek için ileri tetkikler yaptık ve diğer sekonder nedenlerin (hematolojik hastalık gibi) tespit edildiği hastaları bu çalışmaya dahil etmedik. Hastaların komorbid hastalıkları, warfarin başlanma endikasyonu, geliş tansiyonu, geliş INR değerleri ve GKS değeri kaydedildikten sonra tüm hastaların çekilen bilgisayarlı tomografi tetkiki ile hemoraji lokalizasyonunu belirledik. Mortalite ve morbiteyi etkileyen nedenleri belirledik ve prognoz üzerine etkilerini karşılaştırdık.BULGULAR: Bu hastaların 8’i erkek (%44.4), 10’u kadındı (%55.6). Hastaların yaş ortalaması 67 idi (yaş aralığı, 27-108). 8 hasta (44.4) atrial fibrilasyon, 5 hasta (%27.8) mekanik kalp kapağı, 3 hasta (16.7) pulmoner emboli veya derin ven trombozu ve 2 hastada (%11.1) diğer kardiyak nedenlerden dolayı oral antikoagülan (OAC) kullanıyordu. Hastaların geliş ortalama INR değeri 7.8 (1.58-39.4) idi. Ölen hastaların yaş ortalaması 73, yaşayan 12 hastanın yaş ortalaması ise 63 idi. Ölen hastaların ortalama geliş INR düzeyleri 11.1 ve ölen 6 hastanın 2’si (%33) normal INR düzeyine sahipti. Yaşayan hastaların geliş INR düzeyi ise 6.1 ve yaşayan 12 hastanın 6’ sında (%50) normal INR düzeyi vardı. Ölen hastaların GKS puanı ortalama 8, yaşayan hastaların ise 13 tespit edildi.SONUÇ: Bu çalışma; OAC kullanımına bağlı gelişen özelliklede ileri yaşta, yüksek INR düzeyi olan, geliş GKS puanı düşük olan hastaların ve ventriküle açılmış olan hemorajinin mortalite üzerinde etkisi olduğunu göstermiştir ki bu sonuçlar daha önceki yapılan çalışmaları da destekler niteliktedir. Daha geniş popülasyon üzerinde yapılan çalışmalarla bu sonuçların desteklenmesi gerekmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".