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Enregistrement W2052946597 · doi:10.1161/strokeaha.111.613752

Oxfordshire Community Stroke Project Classification Poorly Differentiates Small Cortical and Subcortical Infarcts

2011· article· en· W2052946597 sur OpenAlexafffund
Negar Asdaghi, Thomas Jeerakathil, Bilal Hameed, Monica Saini, Jennifer A. McCombe, Ashfaq Shuaib, Derek Emery, Kenneth Butcher

Notice bibliographique

RevueStroke · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInterquartile rangeStroke (engine)Magnetic resonance imagingInternal medicineNuclear medicineCardiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The Oxfordshire Community Stroke Project (OCSP) is a common clinical stroke classification tool. We evaluated the accuracy of OCSP classification with a prospective magnetic resonance imaging (MRI) study. METHODS: Stroke/transient ischemic attack patients presenting within 48 hours of onset were included in the study (n=130). Following computed tomography scan, OCSP classification, total anterior circulation infarcts (TACI), partial anterior circulation infarcts (PACI), lacunar circulation infarcts (LACI), and posterior circulation infarcts (POCI) were performed by 3 independent examiners. All patients underwent diffusion-weighted MRI with planimetric volume measurement and classification into OCSP categories, organized by lesion location. RESULTS: Patients were clinically classified as TACI (12 patients), PACI (62 patients), LACI (38 patients), and POCI (18 patients). In 101 patients with diffusion-weighted MRI lesions, correct classification rates were: TACI (83.3%), PACI (83%), LACI (39%), and POCI (86%). OCSP had the following sensitivity (SE), specificity (SP), and positive predictive value (PPV): TACI (SE, 100%; SP, 98%; PPV, 83%), PACI (SE, 73%; SP, 78%; PPV, 83%), LACI (SE, 47%; SP, 83%; PPV, 39%), and POCI (SE, 92%; SP, 98%; PPV, 86%). Sixty-one percent of patients in the LACI group had radiographic appearances consistent with PACI, and 15% of those classified as PACI had lacunar infarcts. No differences in stroke severity existed between patients classified correctly (median National Institutes of Health Stroke Scale [NIHSS]=4; interquartile range [IQR]=7) or incorrectly (median NIHSS=3; IQR=3). Patients classified correctly had larger infarct volume (median=6.75 mL; IQR=33.2) than did those who were incorrectly classified (1.86 mL; IQR=5; P=0.008). CONCLUSIONS: OCSP classification does not permit accurate discrimination between lacunar and small-volume cortical infarcts. Differential patterns of investigation for stroke etiology should not be based solely on clinical criteria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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