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Enregistrement W2912219023 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.tp267

Abstract TP267: Performance of Components of the Canadian TIA Score to Predict Acute InfarctionAmong Patients Managed in an Emergency Department Observation Unit

2019· article· en· W2912219023 sur OpenAlexaboutno aff
Michelle Kwon, Janette Baird, Tracy E. Madsen, Edmond E Godbout, Shadi Yaghi, Ali Saad, Shawna M Cutting, Tina Burton, Karen L. Furie, Matthew Siket

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionEmergency departmentYouden's J statisticStroke (engine)CohortOdds ratioEmergency medicineInternal medicineReceiver operating characteristic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: TIA risk stratification can help inform of impending stroke, but some scores lack sensitivity while others are impractical in the emergency department (ED) setting. The Canadian TIA Score has shown good discriminative ability at predicting early stroke recurrence and is designed to be applied in the ED, but awaits further validation. Objective: We assessed the performance components of the Canadian TIA Score in predicting diffusion weighted MRI (DWI) abnormalities and 30-day adverse events in a cohort of clinically suspected TIAs placed in an ED observation unit (OU). Methods: Patients in a large, urban, academic ED with suspected TIA deemed appropriate for the OU from 4/2013-7/2018 were included. Rates of acute infarct on DWI and adverse 30-day events were assessed. Logistic regression was performed to determine the odds of DWI-confirmed stroke from 12 of the 13 items on the weighted Canadian TIA Score (we did not collect platelet count); and for poor versus good health outcomes at 30-days. The AUC with 95% CIs were also calculated for significant models, and the The Youden index (J statistic) was determined to assess maximum effectiveness of diagnostic test across a range of cut-points. Results: Of 1208 patients admitted over the time period, 1097 had DWI performed (90.1%). Clinical features are described in Table 1 . The logistic regression model for the Canadian TIA Score predicting acute stroke on DWI was significant (Wald χ2 (1) = 36.6, p < 0.001), with an odds ratio of 1.27 (95%CI: 1.16, 1.33), and AUC = 0.65 (95%CI: 0.61, 0.69). In predicting acute stroke, the maximum J value = 0.20; Canadian rule score ≥ 4; sensitivity = 0.68, specificity = 0.52. Of 593 patients reached at 30-days, 510 (86%) reported no adverse events. Of the 83 who did not, 1 had a disabling stroke and 1 had died. Discussion: In this overall low-risk cohort of ED patients with suspected TIA managed in an OU, the Canadian TIA Score performed reasonably well at predicting acute DWI abnormalities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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