Abstract 99: Diagnosis of Uncertain Origin Benign Transient Events (DOUBT)
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: TIA and minor stroke offer a massive opportunity for stroke prevention. Patients with motor or speech symptoms have a higher risk of early recurrent stroke. Many patients with transient or mild neurological deficits do not have high-risk features (eg sensory symptoms). The aim of the DOUBT study was to assess what proportion of these lower risk patients have true brain ischemia and secondarily to establish whether clinically we can predict what clinical factors predict a higher risk of brain ischemia. Method: DOUBT was a multicentre, international, prospective, observational, cohort study assessing the diagnosis and prognosis of patients with lower risk focal neurological symptoms. Patients aged ≥ 40, with no previous stroke, with either very brief (<5 minutes) motor or speech symptoms, or non-motor or speech focal neurological symptoms were included. Patients had a detailed neurological assessment and an MRI brain within 7 days of onset. Proportion of patients with an acute DWI lesion on MRI was the primary outcome. Results: 1047 patients in Canada, Europe and Australia were prospectively enrolled in the study. All patients had a detailed neurological assessment prior to undergoing MRI brain. Preliminary analysis shows 13% true brain schema rate (DWI positive). Patients were less likely to have a DWI lesion if their symptoms were fully resolved at assessment (RR 0.57, 95%CI: 0.38-0.79, p <0.001), if they reported any psychological stress (RR 0.57: 0.33-0.99, p=0.04) or if male (RR 0.58, 0.42-0.81, p=0.001). Patients were more likely to have a DWI lesion if they had any motor or speech symptoms (RR 1.7 (0.17-2.55, p=0.009). Secondary analysis looking at detailed clinical predictors of DWI lesions status will be presented. Conclusion: We found a low but real risk of true brain ischemia in these lower risk patients. Further analysis is needed to explain why woman are more likely to have DWI lesions with low risk symptoms. Detailed neurological assessment may help us stratify these patients further.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».