Diagnostic Biomarkers for Stroke: A Stroke Neurologist’s Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Since 2003, four articles on stroke biomarkers as potential diagnostic tests have been published in Clinical Chemistry (1)(2)(3)(4). Each has described an initial foray into attempting to find a holy grail in clinical stroke—a blood test for stroke—and each has provided early exciting results that suggest that we may yet welcome a new era of stroke diagnostics into the clinical realm. Human stroke is remarkably heterogeneous. Stroke varies widely in severity with a majority of strokes being mild. Stroke comes in 3 major types. In North America and Europe, ischemic stroke comprises 85% of all strokes, intracerebral hemorrhage 8%, and subarachnoid hemorrhage 7%. These ratios differ in Asia with up to 30% of strokes occurring as intracerebral hemorrhages. For the neurologist, stroke is relatively easy to diagnose clinically. It is the most common cause of a sudden acute neurologic deficit in both adults and children. Imaging is the mainstay of identifying stroke type because it is not possible to distinguish ischemia from hemorrhage reliably on clinical grounds alone.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».