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Enregistrement W2439077617 · doi:10.1017/cjn.2016.214

P.113 Validation and standardization of cerebral vasospasm grading on CT angiography

2016· article· en· W2439077617 sur OpenAlexaffvenue
David Ben‐Israel, Eduardo Caverzasi, Aditya Bharatha

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Public HealthCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyVasospasmGrading (engineering)Subarachnoid hemorrhageAngiographyRadiologyCerebral vasospasmGrading scaleCerebral angiographyNuclear medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The diagnosis of cerebral vasospasm, either by digital subtraction angiography (DSA), or now more commonly by computerized tomographic angiography (CTA) occurs in up to 70% of patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). The lack of standardization among vasospasm grading has made its clinical correlation with delayed cerebral ischemia challenging Methods: 36 of the 764 aSAH patients found on the St. Michael’s Hospital RIS database had both DSA and CTA performed, at time of admission and again between day 2 and 14 following SAH. Two blinded neuroradiologists graded all vessels for vasospasm on two separate scales, by consensus for DSA and independently for CTA Results: Comparing CTA and DSA, Grading Scale (GS)1 had the highest Spearman Correlation Coefficient (SCC): 0.691 (P<0.001) for Rater (R)1, and 0.687 (P<0.001) for R2. SCC was higher when only considering proximal vessels. Cohen’s Kappa (CK) measuring inter-rater reliability was 0.695 (P<0.001) for GS2 and 0.681 (P<0.001) for GS1. CK was higher in anterior circulation vessels, and tended to decrease with increasing vasospasm grade. Conclusions: Although either scale will provide the benefits of standardization to clinical practice and research, GS1 is recommended as it is more intuitive and provides higher SCCs, with only slightly lower CKs.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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