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Enregistrement W2263701313 · doi:10.1161/str.46.suppl_1.tp28

Abstract T P28: Diagnostic Accuracy of Mobile Devices for Remote Acute Stroke Neuroimaging Interpretation

2015· article· en· W2263701313 sur OpenAlexaboutno aff
Clotilde Balucani, Jeremy Weedon, Steven R. Levine

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute strokeStroke (engine)NeuroimagingGold standard (test)Radiological weaponConfidence intervalClearanceRadiologyNuclear medicineMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advances in technology allow physicians’ access to radiological images remotely, virtually anytime, anywhere to streamline stroke management. OBJECTIVE: To compare the diagnostic accuracy of different mobile devices in interpretation of acute head CT for various ischemic stroke findings among various readers. METHODS: 20 selected acute stroke head CT were independently interpreted by 11 readers (7 Neurologists, 3 Neuroradiologists and 1 Radiologist) on 2 mobile devices, iPad® 2 (1024x768 pixels) and iPhone® 4 (960x640 pixels), and on the Picture Archiving and Communication System (PACS) workstation (1280x1024 pixels). Both mobile devices used a FDA-cleared ResolutionMD software (ResMD® Calgary Scientific, Calgary, Canada). Primary outcome measures included: any acute ischemic sign (AIS), any non acute ischemic sign (NAIS), and any hyperdense middle cerebral artery (HMCA) sign. For each outcome intra-rater inter-device accuracy, using a rater specific gold standard, were evaluated and estimated % Sensitivity (Sen) and % Specificity (Spe) with 95% Agrest-Coull Confidence Intervals (CIs) were reported from frequency tables. RESULTS: Across all 11 readers, for AIS: Sen = 76 (68, 82) and Spe = 75 (64, 83) on iPhone; Sen = 76 (69, 83), Spe = 71 (60, 80) on iPad. For for NAIS: Sen = 80 (72, 86) and Spe = 77 (67, 84) on iPhone and Sen = 75 (67, 82) and Spe = 80 (71, 87) on iPad. For HMCA Sen = 53 (39, 67) Spe = 97 (93, 99) on iPhone and Sen = 62 (48, 75) and Spe = 95 (91, 98) on iPad. CONCLUSIONS: This is the first study directly comparing the diagnostic accuracy of two different mobile devices for acute head CT ischemic stroke findings. Both iPhone and iPad have fair sensitivity for detection of AIS and NAIS, while poorer sensitivity for HMCA when read by readers from different specialties. Specificity was good to excellent for all 3 head CT ischemic stroke findings. iPhone and iPad have similarly good diagnostic accuracy for acute ischemic stroke head CT scan findings supporting their use for remote neuroimaging interpretation. Their validation in routine clinical practice needs to be confirmed in larger 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2015
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