Abstract TP308: Predictive model for Stroke Mimics during Code Stroke Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A common approach at differentiating acute ischemic stroke (AIS) from stroke mimics (SM) is medical history and clinical presentation. However, combination of certain clinical symptoms and signs are more associated with SM than with AIS. Identifying these clinical features during “Code Stroke “would help clinicians to raise high suspicion to identify SM and thus prevent futile IV thrombolysis. Hypothesis: A predictive model will identify a combination of signs and symptoms associated with SM. Methods: A retrospective cohort over a 4-year period was used to construct a predictive model with recursive partitioning. Results: During the study period, out of 1467 “Code Stroke” activations, 508 patients were eligible for IV thrombolysis. After initial analysis of 43 “Code Stroke” clinical features, we identified 11 signs and symptoms that were significantly different in AIS and SM patients: age, systolic blood pressure, atrial fibrillation (AF), being on antithrombotic at presentation, similar admissions in the past, seizure at onset, headache at presentation, encephalopathy, focal neurological symptoms, NIHSS and old stroke on head CT. Using a predictive model analysis, headache at presentation, absence of focal symptoms, and seizure at onset significantly predicted of SM. A high predictive value of 92%, (CI: 88-95%) for SM included: i) headache at presentation, ii) no headache without focal symptoms, iii) no headache with at least one focal symptom and seizure at onset. While a low SM predictive value of 29% (CI: 23-35%) included no headache at presentation with at least one focal symptom and no seizure at onset. Conclusion: Our study found that among other symptoms, headache, absence of focal symptoms, and seizure at onset have strongest association with SM during “Code Stroke”. Study results further need to be validated in prospective cohort.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».