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Enregistrement W2739316677 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wp37

Abstract WP37: Whole Brain CT Perfusion Identifies Ischemic Events in Patients With Mild Neurological Symptoms

2016· article· en· W2739316677 sur OpenAlexaff
Robert Frank, Santanu Chakraborty, Alexander Mungham, James Ross, Dar Dowlatshahi, Matthew J. Hogan, Grant Stotts

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)Perfusion scanningRadiologyPerfusionPopulationInternal medicineCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: More than half of ischemic stroke patients present as minor strokes (NIHSS<6). A lack of thrombolysis guidelines for this population leads to untreated strokes and erroneously treated stroke mimics, producing adverse outcomes. Data suggest that whole brain CT perfusion (WB-CTP) improves detection of ischemia, offering a potential method of ameliorating diagnostic uncertainty in these patients. Hypothesis: WB-CTP can guide clinical decisions by identifying patients with ischemic episodes that would benefit from thrombolysis or early intervention. Methods: This retrospective chart review enrolled 524 consecutive patients receiving WB-CTP with a Toshiba 320 detector scanner between 08/2008 and 06/2015, for acute stroke less than 6 hours from onset and NIHSS<6, and who showed no evidence of intracranial hemorrhage. Patients were excluded for non-diagnostic (n=25) or unreported (n=8) scans and non-ischemic findings (7). For diagnostic accuracy calculations, the reference standard was the final clinical impression suggesting ischemic events, as only 52% had follow-up imaging. Subgroup analyses were performed in patients receiving follow-up imaging. Results: A total of 484 patients (age 17-101, 54% men, mean NIHSS 2.47) were included. Follow-up imaging was performed in 251 patients; 150 underwent MRI with diffusion-weighted imaging (DWI). A summary of diagnostic accuracy values is shown in table below. WB-CTP is highly specific with a high positive predictive value in all groups and has moderate to high negative predictive value. Positive and negative likelihood ratios were 21.24 and 0.5 in the whole group analysis. Conclusions: Positive WB-CTP findings may warrant early intervention, including thrombolysis, while negative findings alone are not a sufficient basis upon which to confidently withhold interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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