Abstract TP252: Prehospital Stroke Scales as a Tool for Early Identification of Stroke and Transient Ischemic Attacks: A Cochrane Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke remains among the leading causes of death and disability worldwide. The recent advances in acute stroke therapy further validate the need for an efficient ‘stroke system,’ of which the first step is rapid and accurate identification of stroke. Currently, there is no agreed upon standard prehospital stroke scale. Methods: In conjunction with the Cochrane Stroke Group we developed an electronic search strategy to identify relevant studies in MEDLINE. We then adapted it to seven other databases. Scales had to have been used in the emergency or prehospital setting, have a discharge diagnosis of stroke by a neurologist and needed to demonstrate at a minimum, the data needed to construct a two by two table. Our database search yielded 8479 references with 16 full texts articles and 4 abstracts (7 scales) meeting our inclusion criteria. We applied the Quadas-2 tool to eleiminate bias. Results: The ROSIER scale demonstrated the highest median sensitivity at 90% (95%CI, range 85%-97%) as well as the smallest confidence intervals. The LAPSS demonstrated the best pooled specificity, 91% (95%CI, range 84%-95%). Conclusion: In the acute stroke setting a highly sensitive scale for stroke identification is of great value. This Cochrane Systematic review demonstrated that of all currently validated scales, the ROSIER scale has the greatest sensitivity for detecting stroke in the the prehospital or emergency setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».