Interobserver Reliability of Baseline Noncontrast CT Alberta Stroke Program Early CT Score for Intra-Arterial Stroke Treatment Selection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Early ischemic changes on pretreatment NCCT quantified using ASPECTS have been demonstrated to predict outcomes after IAT. We sought to determine the interobserver reliability of ASPECTS for patients with AIS with PAO and to determine whether pretreatment ASPECTS dichotomized at 7 would demonstrate at least substantial κ agreement. MATERIALS AND METHODS: From our prospective IAT data base, we identified consecutive patients with anterior circulation PAO who underwent IAT over a 6-year period. Only those with an evaluable pretreatment NCCT were included. ASPECTS was graded independently by 2 experienced readers. Interrater agreement was assessed for total ASPECTS, dichotomized ASPECTS (≤ 7 versus >7), and each ASPECTS region. Statistical analysis included determination of Cohen κ coefficients and concordance correlation coefficients. PABAK coefficients were also calculated. RESULTS: One hundred fifty-five patients met our study criteria. Median pretreatment ASPECTS was 8 (interquartile range 7-9). Interrater agreement for total ASPECTS was substantial (concordance correlation coefficient = 0.77). The mean ASPECTS difference between readers was 0.2 (95% confidence interval, -2.8 to 2.4). For dichotomized ASPECTS, there was a 76.8% (119/155) observed rate of agreement, with a moderate κ = 0.53 (PABAK = 0.54). By region, agreement was worst in the internal capsule and the cortical areas, ranging from fair to moderate. After adjusting for prevalence and bias, agreement improved to substantial or near perfect in most regions. CONCLUSIONS: Interobserver reliability is substantial for total ASPECTS but is only moderate for ASPECTS dichotomized at 7. This may limit the utility of dichotomized ASPECTS for IAT selection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 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 ».