Novel Graphical Comparative Analyses of 7 Prehospital Stroke Scales (S5.007)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To illustrate novel graphical methods of comparing the operating characteristics of different prehospital stroke scales. Background: Stroke patients unrecognized in the field experience delayed hospital care. Numerous stroke scales have been created to aid in prehospital identification of stroke but these scales have never been compared graphically. Methods: Separate two by two tables of performance measures for each stroke scale were entered in the Meta-DiSc software. Sensitivities and false positive rates were compared on a receiver operating curve (ROC) plane. For stroke scales reviewed in more than two studies, we graphed the symmetric summary ROC (SSROC) and area under the curve (AUC) was calculated. The methodology for generating SSROC was chosen based on the measured between-study heterogeneity, as calculated by the inconsistency index (I2) and tau squared (τ2), with I2 > 50% or τ2 > 1 pointing towards substantial statistical heterogeneity. Results: We reviewed studies validating Cincinnati Prehospital Stroke Scale (CPSS), Los Angeles Prehospital Stroke Screen (LAPSS), Melbourne Ambulance Stroke Screen (MASS), Face Arm Speech Test (FAST), Ontario Prehospital Stroke Screening (OPSS), Medic Prehospital Assessment for Code Stroke (Med PACS) and Recognition Of Stroke in the Emergency Room (ROSIER). On the ROC plane, Med PACS, ROSIER and FAST were closest to the line of an uninformative test (sensitivity + specificity = 1). In contrast, point estimates of LAPSS, OPSS and MASS were concentrated in the upper left corner of the graph, suggesting better performance. We could plot SSROC only for CPSS and LAPSS and, because they reported considerable heterogeneity (CPSS: I2 =97.8%, τ2 = 4.33, LAPSS: I2 =96.8%, τ2 = 4.16), we used the DerSimonian and Laird methodology to generate SSROC. AUC for CPSS was 0.813±SE 0.129 and for LAPSS 0.964±SE 0.028. Conclusion: Robust graphical and statistical comparison of the performance of different prehospital stroke scales would help emergency medical services directors, vascular neurologists, and state health departments involved in prehospital stroke care choose the best screening method.
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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 | 0,062 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,002 |
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 ».