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Enregistrement W2341509179 · doi:10.1177/1747493016632244

Performance of e-ASPECTS software in comparison to that of stroke physicians on assessing CT scans of acute ischemic stroke patients

2016· article· en· W2341509179 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Computed tomographyMagnetic resonance imagingNeurologyRadiologyDiffusion MRIReceiver operating characteristicIschemic strokeNuclear medicineAcute strokeInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) is an established 10-point quantitative topographic computed tomography scan score to assess early ischemic changes. We compared the performance of the e-ASPECTS software with those of stroke physicians at different professional levels. METHODS: The baseline computed tomography scans of acute stroke patients, in whom computed tomography and diffusion-weighted imaging scans were obtained less than two hours apart, were retrospectively scored by e-ASPECTS as well as by three stroke experts and three neurology trainees blinded to any clinical information. The ground truth was defined as the ASPECTS on diffusion-weighted imaging scored by another two non-blinded independent experts on consensus basis. Sensitivity and specificity in an ASPECTS region-based and an ASPECTS score-based analysis as well as receiver-operating characteristic curves, Bland-Altman plots with mean score error, and Matthews correlation coefficients were calculated. Comparisons were made between the human scorers and e-ASPECTS with diffusion-weighted imaging being the ground truth. Two methods for clustered data were used to estimate sensitivity and specificity in the region-based analysis. RESULTS: In total, 34 patients were included and 680 (34 × 20) ASPECTS regions were scored. Mean time from onset to computed tomography was 172 ± 135 min and mean time difference between computed tomographyand magnetic resonance imaging was 41 ± 31 min. The region-based sensitivity (46.46% [CI: 30.8;62.1]) of e-ASPECTS was better than three trainees and one expert (p ≤ 0.01) and not statistically different from another two experts. Specificity (94.15% [CI: 91.7;96.6]) was lower than one expert and one trainee (p < 0.01) and not statistically different to the other four physicians. e-ASPECTS had the best Matthews correlation coefficient of 0.44 (experts: 0.38 ± 0.08 and trainees: 0.19 ± 0.05) and the lowest mean score error of 0.56 (experts: 1.44 ± 1.79 and trainees: 1.97 ± 2.12). CONCLUSION: e-ASPECTS showed a similar performance to that of stroke experts in the assessment of brain computed tomographys of acute ischemic stroke patients with the Alberta Stroke Program Early CT score method.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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