Quantomo: Validation of a Computer-Assisted Methodology for the Volumetric Analysis of Intracerebral Haemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Volume measurements of intracerebral haemorrhage are prognostically important and are increasingly used in clinical trials to measure the effects of potential interventions. The purpose of this work is to establish the reliability of haematoma volume measurements obtained using a computer-assisted method called Quantomo (for quantitative tomography) and the ABC/2 method. Hypothesis Quantomo reliably detects smaller changes in intracerebral haemorrhage volume as compared with the ABC/2 method because computer-assisted volume measurements are tailored to measure the geometry of individual haematoma volumes whereas the ABC/2 method approximates all haematoma volumes as ellipsoids. METHODS: Thirty randomly selected computed tomography scans with intracerebral haemorrhage were measured by four raters a total of four times each (two sessions using Quantomo and two using the ABC/2 method). Interrater and intrarater reliability for both techniques were calculated simultaneously using a two-way random-effects analysis of variance model. The precision of intracerebral haemorrhage volume measurement was quantified as the minimum detectable difference with 95% confidence intervals. RESULTS: The median (first quartile and third quartile) intracerebral haemorrhage volume measurements of all rater and sessions for Quantomo were 32.7 ml (6.2 and 54.4 ml) and for ABC/2 40.7 ml (8.6 and 76.0 ml). Quantomo intracerebral haemorrhage volume measurements were more precise, having an inter- and intrarater minimum detectable difference of 8.1 and 5.3 ml, while the inter- and intrarater minimum detectable difference for ABC/2 were 37.0 and 15.7 ml. CONCLUSIONS: Quantomo is a computer-assisted methodology that is more reliable for quantifying intracerebral haemorrhage volume as compared with the ABC/2 method.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».