Spot Sign Number Is the Most Important Spot Sign Characteristic for Predicting Hematoma Expansion Using First-Pass Computed Tomography Angiography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The spot sign score (SSS) provides risk stratification for hematoma expansion in acute intracerebral hemorrhage; however, external validation is needed. We sought to validate the SSS and assess prognostic performance of individual spot characteristics associated with hematoma expansion from a prospective multicenter intracerebral hemorrhage study. METHODS: Two hundred twenty-eight intracerebral hemorrhage patients within 6 hours after ictus were enrolled in the Predicting Hematoma Growth and Outcome in Intracerebral Hemorrhage Using Contrast Bolus CT (PREDICT) study, a multicenter prospective intracerebral hemorrhage cohort study. Patients were evaluated with baseline noncontrast computerized tomography, computerized tomography angiography, and 24-hour follow-up computerized tomography. Primary outcome was significant hematoma expansion (>6 mL or >33%) and secondary outcome was absolute and relative expansion. Blinded computerized tomography angiography spot sign characterization and SSS calculation were independently performed by 2 neuroradiologists and a radiology resident. Diagnostic performance of the SSS and individual spot characteristics were examined with multivariable regression, receiver operating characteristic analysis, and tests for trend. RESULTS: SSS and spot number independently predicted significant, absolute, and relative hematoma expansion (P<0.05 each) and demonstrated near perfect interobserver agreement (κ=0.82 and κ=0.85, respectively). Incremental risk of hematoma expansion among spot-positive patients was not identified for SSS (P trend=0.720) but was demonstrated for spot number (P trend=0.050). Spot number and SSS demonstrated similar area under the curve (0.69 versus 0.68; P=0.306) for hematoma expansion. CONCLUSIONS: Multicenter external validation of the SSS demonstrates that the spot number alone provides similar prediction but improved risk stratification of hematoma expansion compared with the SSS.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».