Abstract 123: The Unruptured Intracranial Aneurysm Treatment Score (UAITS) - Proposal of a Multidisciplinary Research Group
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Unruptured intracranial aneurysms (UIAs) are being identified with increasing frequency. Their natural history is being defined but their appropriate treatment remains controversial. We convened a panel of experts with the aim being the development of a treatment score (UIATS) that could guide decision making for treatment of UIAs. Method: An international, multidisciplinary (Neurology, Clinical Epidemiology, Neurosurgery and Neuroradiology) panel of experts on research and treatment of cerebral aneurysms was formed. Panel members were chosen to be geographically and professionally dispersed, to increase the validity of the score. A 5-round, Delphi consensus process was initiated to identify and rate all features, relevant to assess UIAs and their treatment based on current evidence and practice. Rating scales and risk percentages were repeatedly used to determine statistical weight for each factor and to exclude significant discrepancies between rounds. Medians from all rounds were then transformed into corresponding scores for every item to create the scoring system. Representative cases of patients with UIAs were used to test decision-making and the level of acceptance as well to validate the score. Results: A minimum of 85% of 39 experts, from 12 different countries participated in the first 4 rounds. More than 60 relevant features were initially listed by the panel. These items were subsequently rated repeatedly, until the least relevant items were omitted. The UIATS system was then created based on 13 highly relevant items. Despite some heterogeneity for individual ratings, there were no significant inconsistencies throughout the rounds. The system comprises different features of 3 main categories (patient-, aneurysm - and treatment-related factors), which all add up to one specific ratio. This ratio reflects the sum of factors supporting treatment or conservative management for UIAs, based on individual medical constellations. Conclusion: Following internal and external validation, this scoring system, derived from a consensus among a large, international and multidisciplinary group of experts, may aid clinicians to decide about the expected natural history and treatment risk of an UIA.
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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 | 0,060 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».