Early CT changes in patients admitted for thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the literature and assess agreement on the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) among clinicians involved in the management of thrombectomy candidates. METHODS: Studies assessing agreement using ASPECTS published from 2000 to 2015 were reviewed. Fifteen raters reviewed and scored the anonymized CT scans of 30 patients recruited in a local thrombectomy trial during 2 independent sessions, in order to study intrarater and interrater agreement. Agreement was measured using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Fleiss kappa statistics for ASPECTS and dichotomized ASPECTS at various cutoff values. RESULTS: The review yielded 30 articles reporting 40 measures of agreement. Populations, methods, analyses, and results were heterogeneous (slight to excellent agreement), precluding a meta-analysis. When analyzed as a categorical variable, intrarater agreement was slight to moderate (κ = 0.042-0.469); it reached a substantial level (κ > 0.6) in 11/15 raters when the score was dichotomized (0-5 vs 6-10). The interrater ICCs varied between 0.672 and 0.811, but agreement was slight to moderate (κ = 0.129-0.315). Even in the best of cases, when ASPECTS was dichotomized as 0-5 vs 6-10, interrater agreement did not reach a substantial level (κ = 0.561), which translates into at least 5 of 15 raters not giving the same dichotomized verdict in 15% of patients. CONCLUSIONS: In patients considered for thrombectomy, there may be insufficient agreement between clinicians for ASPECTS to be reliably used as a criterion for treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».