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Enregistrement W2296048189 · doi:10.1017/cjn.2015.349

CT Perfusion in Acute Stroke Predicts Final Infarct Volume- Inter-observer Study

2016· article· en· W2296048189 sur OpenAlexaffvenueabout
Jai Shankar, Gavin Langlands, Steve Doucette, Stephen Phillips

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCapital District Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of AberdeenAmerican Society of Neuroradiology
Mots-clésNeuroradiologistMedicineCerebral blood flowPerfusion scanningNuclear medicinePerfusionStroke (engine)RadiologyBlood volumeInfarctionCardiologyMagnetic resonance imagingMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Computed tomography perfusion (CTP) is increasingly being used in the setting of acute ischemic stroke (AIS). The aim of the current study was to compare the prognostic utility of, and inter-observer variation between, baseline appearances on non-contrast CT (using Alberta Stroke Program Early CT score(ASPECTS)) and on CTP for predicting final infarct volume. We also assessed impact of training on interpretation of these images. METHODS: Retrospectively, plain head computed tomography (CT) and CTP images at presentation and CT or diffusion imaging on follow up of patients with AIS were analyzed. The lesion volume on different CTP parameters was then correlated with the final infarct volume. This analysis was done by a Neuroradiologist, a stroke Neurologist and a medical student. Kappa statistics and Intra-class correlation coefficients were used for agreement between readers. Pearson correlation coefficients were used. RESULTS: Thirty eight patients with AIS met all inclusion criteria. There was very good agreement among all readers for the CTP parameters. There was only fair agreement for ASPECT score. Correlation coefficient (r-square) between CTP parameters and final infarct volume showed that cerebral blood volume was the best parameter to predict the final infarct volume followed by cerebral blood flow and time to peak. The best reader to predict the final infarct volume on the initial CT perfusion study was the neuroradiologist followed by medical student and stroke neurologist. CONCLUSIONS: Cerebral blood volume defect correlated the best with the final infarct volume. There was a very good inter-observer agreement for all the CTP maps in predicting the final infarct volume despite the wide variation in the experience of the readers.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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