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Enregistrement W2620668725 · doi:10.1017/cjn.2017.136

P.051 Validation of the unruptured intracranial aneurysm treatment score against “real-world” MDT decisions

2017· article· en· W2620668725 sur OpenAlexvenueno aff
H Godbout, Jerald Jarrett, GE Pickett

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAneurysmSurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Intracranial aneurysms are relatively common and often incidentally detected. Elective treatment may eliminate the risk of future hemorrhage, but carries risks of permanent deficit or death. Case-control studies have suggested factors predisposing to aneurysm rupture as well as risks of elective aneurysm repair. A clinical tool was recently developed to weigh benefits of repair against treatment risks. We evaluate its performance against real-world clinical decisions made by a cerebrovascular multidisciplinary team (MDT). Methods: Chart review of all patients with unruptured intracranial berry aneurysms (UIA) discussed at cerebrovascular MDT rounds 2008-2015. Management decisions and clinical outcomes were recorded. The Unruptured Intracranial Aneurysm Treatment Score (UIATS) was calculated for each patient (each aneurysm in the case of multiple UIA). Results: We identified 240 patients with a total of 279 aneurysms. UIATS recommended aneurysm repair in 79 cases, conservative management in 88 cases, and was equivocal in 112 cases. Where the UIATS gave a clear decision, that decision was concordant with the MDT decision in 119/167 cases (71%). Discordant decisions often related to the presence of comorbidities. Clinical outcomes did not differ in cases where the recommendations were clearly concordant vs. discordant. Conclusions: The UIATS may provide guidance to non-expert clinicians. It did not outperform the MDT.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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