Retrospective Assessment of Initial Stroke Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The NIH Stroke Scale (NIHSS) and the Canadian Neurological Scale (CNS) have been reported to be useful for the retrospective assessment of initial stroke severity. However, unlike the CNS, the NIHSS requires detailed neurological assessments that may not be reflected in all patient records, potentially limiting its applicability. We assessed the reliability of the retrospective algorithms and the proportions of missing items for the NIHSS and CNS in stroke patients admitted to an academic medical center (AMC) and 2 community hospitals. METHODS: Randomly selected records of patients with ischemic stroke admitted to an AMC (n=20) and community hospitals with (CH1, n=19) and without (CH2, n=20) acute neurological consultative services were reviewed. NIHSS and CNS scores were assigned independently by 2 neurologists using published algorithms. Interrater reliability of the scores was determined with the intraclass correlation coefficient, and the numbers of missing items were tabulated. RESULTS: The intraclass correlation coefficient for NIHSS and CNS, respectively, were 0.93 (95% CI, 0.82 to 1.00) and 0.97 (95% CI, 0.90 to 1.00) for the AMC, 0.89 (95% CI, 0.75 to 1.00) and 0.88 (95%, 0.73 to 1.00) for the CH1, and 0.48 (95% CI, 0.26 to 0.70) and 0.78 (95% CI, 0.60 to 0.96) for the CH2. More NIHSS items were missing at the CH2 (62%) versus the AMC (27%) and the CH1 (23%, P:=0.0001). In comparison, 33%, 0%, and 8% of CNS items were missing from records from CH2, AMC, and CH1, respectively (P:=0.0001). CONCLUSIONS: The levels of interrater agreement were almost perfect for retrospectively assigned NIHSS and CNS scores for patients initially evaluated by a neurologist at both an AMC and a CH. Levels of agreement for the CNS were substantial at a CH2, but interrater agreement for the NIHSS was only moderate in this setting. The proportions of missing items are higher for the NIHSS than the CNS in each setting, particularly limiting its application in the hospital without acute neurological consultative services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».