A Web-based Decision Tool to Estimate Subarachnoid Hemorrhage Risk in Emergency Department Patients
Notice bibliographique
Résumé
Subarachnoid hemorrhage (SAH) from a leaking aneurysm is a neurological emergency. SAH patients often present with headache-a common chief complaint among emergency department patients. If unrecognized, 70% of the patients with re-bleeds die and one third are left with neurological deficits. Therefore, it is critical to distinguish the signs and symptoms of SAH from benign causes of headache, perform the appropriate diagnostic tests and treat in a timely manner in order to reduce the disability and mortality associated with this condition. In patients with suspected SAH, traditional diagnostic strategies in the emergency department employ non-contrast computed tomography (CT) of the brain to detect blood in the subarachnoid space followed by lumbar puncture if there is a high clinical probability of aneurysmal bleed without any evidence of blood on CT scan. While the older generation CT scanners were less sensitive to blood detection in the subarachnoid space, recent advances in CT imaging have resulted in sensitivity approaching 100% for detection of blood in the subarachnoid space specifically within six hours of symptom onset. Therefore, the benefit of lumbar puncture is controversial when performed within the first six hours of symptom onset. Despite this, lumbar puncture is still commonly performed in the emergency department, exposing patients to unnecessary procedural risks. The objective of this research study is to develop a web-based risk calculator that estimates the risk of SAH based on time to emergency department presentation after symptom onset, physical findings and imaging characteristics with the goal of reducing unnecessary lumbar punctures in the emergency department. In this technical report, we describe the prototype calculator, the mathematical basis of the model and provide a link to the web-based prototype. In the future, we will refine the prototype, make it user-friendly to physicians, staff and patients and study its benefits in the emergency department.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».