Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic Scoring Performance in a Series of Patients Undergoing Computed Tomography and MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: In this study, we compare the performance of pretreatment Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic scoring (ASPECTS) using noncontrast CT (NCCT) and MRI in a large endovascular therapy cohort. METHODS: Prospectively enrolled patients underwent baseline NCCT and MRI and started endovascular therapy within 12 hours of stroke onset. Inclusion criteria for this analysis were evaluable pretreatment NCCT, diffusion-weighted MRI (DWI), and 90-day modified Rankin Scale scores. Two expert readers graded ischemic change on NCCT and DWI using the ASPECTS. ASPECTS scores were analyzed with the full scale or were trichotomized (0-4 versus 5-7 versus 8-10) or dichotomized (0-7 versus 8-10). Good functional outcome was defined as a 90-day modified Rankin Scale score of 0 to 2. RESULTS: Seventy-four patients fulfilled our study criteria. The full-scale inter-rater agreement for CT-ASPECTS and DWI-ASPECTS was 0.579 and 0.867, respectively. DWI-ASPECTS correlated with functional outcome (P=0.004), whereas CT-ASPECTS did not (P=0.534). Both DWI-ASPECTS and CT-ASPECTS correlated with DWI volume. The receiver operating characteristic analysis revealed that DWI-ASPECTS outperformed both CT-ASPECTS and the time interval between symptom onset and start of the procedure for predicting good functional outcome (modified Rankin Scale score, ≤2) and DWI volume ≥70 mL. CONCLUSION: Inter-rater agreement for DWI-ASPECTS was superior to that for CT-ASPECTS. DWI-ASPECTS outperformed NCCT ASPECTS for predicting functional outcome at 90 days.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».