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Enregistrement W2270852622 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a2840

Abstract 2840: Aspect Score: DWI or CT Scan, Which One Is Better Marker For Stroke Morbidity And Outcome?

2012· article· en· W2270852622 sur OpenAlexaboutno aff
Manoj Mittal, Raymond C.S. Seet, Yi Zhang, Alejandro A. Rabinstein

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingModified Rankin ScaleStroke (engine)Diffusion MRIRadiologyUnivariate analysisRetrospective cohort studyPredictive value of testsIschemic strokeMultivariate analysisNuclear medicineInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) is a validated grading system to assess ischemic changes on CT in acute ischemic stroke. Magnetic resonance imaging with diffusion weighted imaging (DWI) sequence is commonly used to identify the final ischemic changes. We examined the difference between the relationship of NIHSS at admission and ASPECT score calculated using CT scan versus MRI DWI sequence. Methods We conducted a retrospective analysis of prospectively collected data from 99 cases of acute ischemic stroke treated with IV rt-PA by time criteria, admitted to Mayo Clinic from March, 2002 through June, 2011. CT head at 24 hours and MRI DWI sequence were used to assign ASPECT score. We dichotomized ASPECTS (categorized as 0 to 7 versus 8 to 10) and favorable patient outcome at 3 month (modified Rankin score less than equal to 2 and more than 2). Univariate analysis including t-test, Chi-square, and Fisher Exact test was used when appropriate. Results Mean age was 70±14 years. Mean admission NIHSS score was 8±4. DWI ASPECTS (p<0.001) and CT ASPECTS (p=0.127) were inversely associated with admission NIHSS. Higher (8-10) CT ASPECTS (p=0.001) or DWI ASPECTS (p=0.002) were associated with good outcome (mRS ≤2) at 3 months. Sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value for good outcome identified by CT ASPECTS versus DWI ASPECTS were 81% vs 52%, 54% vs 54%, 83% vs 59% and 50% vs 47% respectively. Conclusion CT and MRI DWI are comparably useful to calculate the ASPECTS for estimation of functional outcome, but CT scan at 24 hours may be more sensitive for the prediction of good recovery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,256 · 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
Résumé présentoui

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