MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896468346 · doi:10.1177/1747493018806167

Glial fibrillary acidic protein for the early diagnosis of intracerebral hemorrhage: Systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy

2018· review· en· W2896468346 sur OpenAlexaff
Luke A. Perry, Tom Lucarelli, Jahan C. Penny‐Dimri, Matthew D. F. McInnes, Stefania Mondello, Alejandro Bustamante, Joan Montaner, Christian Foerch, Patrick Kwan, Stephen M. Davis, Bernard Yan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntracerebral hemorrhageGlial fibrillary acidic proteinReceiver operating characteristicMeta-analysisDiagnostic accuracyStroke (engine)Internal medicineBiomarkerDiagnostic biomarkerSubgroup analysisPathologySubarachnoid hemorrhageImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of StrokeMême sujetIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage ResearchTravaux en français237 207