Glial fibrillary acidic protein for the early diagnosis of intracerebral hemorrhage: Systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Glial fibrillary acidic protein (GFAP) has shown promise in several studies for its ability to diagnose intracerebral hemorrhage (ICH). We evaluated the diagnostic accuracy of blood GFAP level to differentiate (ICH) from acute ischemic stroke (AIS) and stroke mimics, both overall, and in the first three hours after symptom onset. Methods We searched multiple databases, without language restriction, from inception until December 2017. Hierarchical summary receiver operating characteristic (HSROC) modeling was used to meta-analyze results. We conducted subgroup analyses restricted to blood samples collected within 0–60, 60–120, and 120–180 min time groups after symptom onset, to evaluate diagnostic accuracy in the early pre-hospital phase. Between and within study heterogeneity was explored using meta-regression. Results The search identified 199 potentially relevant citations from which 11 studies involving 1297 participants (350 ICH, 947 AIS, or mimic) were included. The pooled sensitivity, specificity, and area under the HSROC curve were 0.756 (95% CI 0.630–0.849), 0.945 (95% CI 0.858–0.980), and 0.904 (95% CI 0.878–0.931), respectively. Differences in assays used, but not the other covariates, partially explained between-study heterogeneity ( p = 0.034). The summary estimates for the 0–60, 60–120, and 120–180 min subgroups were comparable to the primary analysis and there was no statistically significant difference in diagnostic accuracy between subgroups. Conclusions GFAP is a promising diagnostic biomarker for ICH diagnosis in the early pre-hospital phase. Test accuracy is affected by assay subtype, but there are still unexplained sources of heterogeneity. High quality, international multi-center trials are warranted to develop and validate a point-of-care GFAP assay for the rapid triage and evaluation of acute stroke in the pre-hospital setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».