Arteriopathy Diagnosis in Childhood Arterial Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although arteriopathies are the most common cause of childhood arterial ischemic stroke, and the strongest predictor of recurrent stroke, they are difficult to diagnose. We studied the role of clinical data and follow-up imaging in diagnosing cerebral and cervical arteriopathy in children with arterial ischemic stroke. METHODS: Vascular effects of infection in pediatric stroke, an international prospective study, enrolled 355 cases of arterial ischemic stroke (age, 29 days to 18 years) at 39 centers. A neuroradiologist and stroke neurologist independently reviewed vascular imaging of the brain (mandatory for inclusion) and neck to establish a diagnosis of arteriopathy (definite, possible, or absent) in 3 steps: (1) baseline imaging alone; (2) plus clinical data; (3) plus follow-up imaging. A 4-person committee, including a second neuroradiologist and stroke neurologist, adjudicated disagreements. Using the final diagnosis as the gold standard, we calculated the sensitivity and specificity of each step. RESULTS: Cases were aged median 7.6 years (interquartile range, 2.8-14 years); 56% boys. The majority (52%) was previously healthy; 41% had follow-up vascular imaging. Only 56 (16%) required adjudication. The gold standard diagnosis was definite arteriopathy in 127 (36%), possible in 34 (9.6%), and absent in 194 (55%). Sensitivity was 79% at step 1, 90% at step 2, and 94% at step 3; specificity was high throughout (99%, 100%, and 100%), as was agreement between reviewers (κ=0.77, 0.81, and 0.78). CONCLUSIONS: Clinical data and follow-up imaging help, yet uncertainty in the diagnosis of childhood arteriopathy remains. This presents a challenge to better understanding the mechanisms underlying these arteriopathies and designing strategies for prevention of childhood arterial ischemic stroke.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».