Abstract TP180: Comprehensive Assessment of Disability Post-stroke using the Newly Developed miFUNCTION Scale
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: The modified Rankin Scale (mRS) is the most widely used primary outcome measure in acute stroke trials. However, substantial inter-observer variability impairs outcome assessment and reduces power of clinical trials. Guided by the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF), we developed a comprehensive, hierarchical assessment tool (miFUNCTION) to address the shortcomings of the mRS and deliver a more thorough understanding of disability following stroke (figure 1). Methods: The construct validity of miFUNCTION was initially established in a pilot study of patients at an outpatient stroke prevention clinic that had been diagnosed with stroke within 60 days. To further assess criterion validity, miFUNCTION was compared against the mRS and other outcome measures within the ESCAPE trial. Logistic regression analysis with miFUNCTION as an outcome was used to demonstrate the benefit of endovascular treatment. Results: The pilot study showed moderate inter-observer agreement (k=0.585, p<0.005) but near perfect correlation between miFUNCTION and mRS (ρ=0.821, p<0.05). The correlation of miFUNCTION and mRS was near perfect again in the ESCAPE trial (ρ=0.944). Effect size of multivariable models using mRS (adjusted OR 3.45, 95% CI 2.05 – 5.78) and miFUNCTION (adjusted OR 3.32, 95% CI 1.99 – 5.55) as an outcome measure for the ESCAPE trial patients was similar. Conclusions: miFUNCTION is strongly associated with the degree of disability following stroke both in an outpatient setting and clinical trial. Further work remains to assess sensitivity to change and to improve the inter-observer reliability of the scale.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».