MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914088366 · doi:10.5853/jos.2018.03202

Estimation of Acute Infarct Volume with Reference Maps: A Simple Visual Tool for Decision Making in Thrombectomy Cases

2019· article· en· W2914088366 sur OpenAlexaboutno aff
Dong-Eog Kim, Wi‐Sun Ryu, Dawid Schellingerhout, Han‐Gil Jeong, Paul Kim, Sang‐Wuk Jeong, Man‐Seok Park, Kang‐Ho Choi, Joon‐Tae Kim, Beom Joon Kim, Moon‐Ku Han, Jun Lee, Jae‐Kwan Cha, Dae‐Hyun Kim, Hyun‐Wook Nah, Soo Joo Lee, Jae Guk Kim, Keun‐Sik Hong, Yong Jin Cho, Hong‐Kyun Park, Byung Chul Lee, Kyung-Ho Yu, Mi Sun Oh, Jong-Moo Park, Kyusik Kang, Kyung Bok Lee, Tai Hwan Park, Sang-Soon Park, Yong‐Seok Lee, Hee‐Joon Bae

Notice bibliographique

RevueJournal of Stroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Trade, Industry and EnergyMinistry of Health and WelfareNational Research Foundation
Mots-clésMedicineSimple (philosophy)Volume (thermodynamics)Artificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Thrombectomy within 24 hours can improve outcomes in selected patients with a clinical-infarct mismatch. We devised an easy-to-use visual estimation tool that allows infarct volume estimation in centers with limited resources. METHODS: We identified 1,031 patients with cardioembolic or large-artery atherosclerosis infarction on diffusion-weighted images (DWIs) obtained before recanalization therapy and within 24 hours of onset, and occlusion of the internal carotid or middle cerebral artery. Acute DWIs were mapped onto a standard template and used to create visual reference maps with known lesion volumes, which were then used in a validation study (with 130 cases) against software estimates of infarct volume. RESULTS: The DWI reference map chart comprises 144 maps corresponding to 12 different infarct volumes (0.5, 1, 2, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, and 19 mL) in each of 12 template slices (Montreal Neurological Institute z-axis -15 to 51 mm). Infarct volume in a patient is estimated by selecting a slice with a similar infarct size at the corresponding z-axis level on the reference maps and then adding up over all slices. The method yielded good correlations to software volumetrics and was easily learned by both experienced and junior physicians, with approximately 1 to 2 minutes spent per case. The sensitivity, specificity, and accuracy for detecting threshold infarct volumes (<21, <31, and <51 mL) were very high (all about >90%). CONCLUSION: s We developed easy-to-use reference maps that allow prompt and reliable visual estimation of infarct volumes for triaging patients to thrombectomy in acute stroke.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of StrokeMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207