Abstract TP46: ASPECTS Performance in a Series of Patients Undergoing CT and MRI: Reader Agreement, Modality Agreement, and Outcome Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the performance of pre-treatment Alberta Stroke Program Early CT scoring (ASPECTS) using NCCT and MRI in a large endovascular therapy cohort. Methods: This is a DEFUSE 2 substudy. Prospectively enrolled patients underwent baseline CT, MRI and started endovascular therapy within 12 hours of stroke onset. Inclusion criteria for this analysis were evaluable pre-treatment NCCT, diffusion-weighted MRI (DWI) and 90-day modified Rankin Scale (mRS) score. Two expert readers graded ischemic change on NCCT and DWI using the ASPECTS and were blinded to all clinical information except stroke side. ASPECTS scores were analyzed either full scale, trichotomized (0-4 vs. 5-7 vs. 8-10), or dichotomized (0-7 vs. 8-10). Good functional outcome was defined as a 90 day mRS of 0-2. Infarct volumes were calculated using rapid processing of perfusion and diffusion (RAPID) software. Results: 71 patients fulfilled our study criteria. Their mean age was 68±15 years, median NIHSS score was 17 (IQR 12-20), and 49% were female. There were 31 (44%) right-sided strokes. Reader and modality agreement are presented in the Table. Median (IQR) time between NCCT and MRI was 1.62 (1.14-2.38) hours. There was greater correlation of DWI ASPECTS with DWI volume (p<0.001) and functional outcome (p=0.001) than NCCT ASPECTS. DWI ASPECTS correlated with 90 day mRS with OR (95%) of: 12.3 (1.4-105) 8-10 vs.0-4; 4.0 (1.2-13.2) 8-10 vs. 5-7; 3.1 (0.3-30) 5-7 vs. 0-4; and 5.4 (1.8-16.2) 8-10 vs.0-7. NCCT ASPECTS did not correlate with mRS with OR (95%) of: 1.4(0.2-8.3) 8-10 vs. 0-4, 1.02(0.4-2.8) 8-10 vs. 5-7, 1.4(0.2-8.5) 5-7 vs. 0-4, and 1.1(0.4-2.9) 8-10 vs. 0-7. Conclusion: Inter-rater agreement on NCCT ASPECTS, as well agreement between NCCT and DWI ASPECTS, ranged from slight to moderate. DWI ASPECTS outperformed NCCT ASPECTS in correlation with DWI volume and predicting functional outcome at 90 days. These results may be influenced by differences in acquisition times for NCCT and MRI.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».