Abstract 97: Accuracy of Prediction Instruments for Diagnosing Large Vessel Occlusion in Persons With Suspected Stroke: A Systematic Review for the 2018 AHA/ASA Guidelines for the Early Management of Patients With Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prediction instruments for large vessel occlusion (LVO) have been proposed to identify patients for rapid transport to endovascular thrombectomy (EVT) capable hospitals. This Evidence Review Committee was commissioned by the AHA/ASA to systematically review evidence for the accuracy of LVO prediction instruments. Methods: Medline, Embase, and Cochrane databases were searched on October 27, 2016. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy (QUADAS)-2 tool. Results: Thirty-six relevant studies were identified. Most (21/36) recruited patients with confirmed ischemic stroke, with few studies in the pre-hospital setting (4/36) and in populations that included hemorrhagic stroke or stroke mimics (12/36). Most studies had either some risk of bias or unclear risk of bias. Discrimination of LVO, as measured by the c-statistic, mostly ranged from 0.70-0.85. In meta-analysis, no threshold on any instrument predicted LVO with both high sensitivity and specificity (Table). With a positive LVO prediction test, the probability of LVO could be 50% or greater (depending on the LVO prevalence in the population), but the probability of LVO with a negative test could still be 10% or more. Conclusions: No scale predicted LVO with both high sensitivity and specificity. Systems that use LVO prediction instruments for triage will miss some patients with LVO and milder stroke. More prospective studies are needed in the pre-hospital setting in all patients with suspected stroke, including hemorrhagic stroke and stroke mimics.
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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 | 0,020 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| 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) | 0,005 | 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 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 ».