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Enregistrement W2262519714 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a2484

Abstract 2484: Validity and Reliability of Retrospective Scoring of the Pediatric NIH Stroke Scale

2012· article· en· W2262519714 sur OpenAlexaff
Lauren A. Beslow, Scott E. Kasner, Sabrina E. Smith, Michael T. Mullen, Matthew P. Kirschen, Rachel A Bastian, Michael M. Dowling, Warren Lo, Lori C. Jordan, Timothy J. Bernard, Neil Friedman, Gabrielle deVeber, Adam Kirton, Lisa Abraham, Daniel J. Licht, Abbas F. Jawad, Jonas H. Ellenberg, Ebbing Lautenbach, Rebecca Ichord

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyMedical recordProspective cohort studyStroke (engine)Physical therapyPediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: The Pediatric National Institutes of Health Stroke Scale (PedNIHSS), an adaptation of the adult NIH Stroke Scale, is a quantitative measure of stroke severity shown to be reliable when scored prospectively. The ability to calculate the PedNIHSS score retrospectively would be invaluable in the conduct of retrospective pediatric stroke studies. To this end, the objective of this study was to assess the validity and reliability of calculating the PedNIHSS score retrospectively from medical records. Methods: Neurological examinations documented in medical records of 75 children from 9 institutions were deidentified and photocopied. All subjects had been previously enrolled in a prospective PedNIHSS validation study. Four neurologists of varying clinical training levels were given detailed instructions on how to translate the neurological examination into a PedNIHSS score. If an item was not recorded in the medical record, it was scored as 0 (normal) as was done in past adult studies. The raters were blinded to the PedNIHSS scores derived from the prospective study, reviewed the documented neurological examinations, and retrospectively assigned the PedNIHSS score. Each rater scored the 75 patients' examinations in the same order. Retrospective scores were compared among raters and to the prospectively measured scores. Results: The mean prospective total PedNIHSS score for the 75 subjects was 8.2 (SD 7) with median 6 (IQR 3-12).The mean total retrospective PedNIHSS score was 7.6 (SD 7) with median 5 (IQR 3-11). The mean and median total prospective and retrospective PedNIHSS scores were not significantly different (p= 0.49 Student's t-test; p=0.37 Wilcoxon rank-sum). Total retrospective PedNIHSS scores correlated highly with prospectively assigned total scores (R 2 0.76, p<0.001). Eighty-nine percent of retrospective total scores were within 5 points of the prospectively scored totals. Using a pre-determined threshold PedNIHSS score ≤5, the sensitivity of retrospective assessment was 87% (95% CI: 81-92%) and the specificity was 81% (95%CI: 74-87%). Interrater reliability for the total retrospective scores among the four raters assessed with the intraclass correlation coefficient was 0.95 (95% CI: 0.94-0.97). Interrater reliability for the 15 item scores that comprise the total PedNIHSS score, assessed with weighted κ, ranged from 0.47 to 0.93. Interrater reliability for all but one item was “substantial” or “excellent.” Conclusions: The PedNIHSS score can be assessed retrospectively from medical records with a high degree of validity and reliability. This tool, a stroke severity measure, can be used to improve the quality of retrospective pediatric stroke studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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