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Enregistrement W2914694376 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.wp49

Abstract WP49: Performance of CT, CTA, and MRI on Decision to Treat Emergent Large Vessel Occlusion (ELVO) in Patients who Present Greater Than 6 Hours After Stroke Onset

2017· article· en· W2914694376 sur OpenAlexaboutno aff
Eleanor L. DiBiasio, Ryan McTaggart, Grayson L. Baird, Shadi Yaghi, Eric L. Tung, Douglas T. Hidlay, Morgan Hemendinger, Glenn A. Tung, Mahesh Jayaraman

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)RadiologyNuclear medicineDiffusion MRIComputed tomography angiographyAngiographyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose: We compared the value of Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic scoring using CT (CT ASPECTS), collateral score on CT angiography (CTA), ASPECTS using diffusion-weighted MRI (DWI ASPECTS), DWI lesion volume, and DWI volume with National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) in determining candidacy of patients who presented >6 hours from stroke onset. Methods: Decision to treat was first determined for each test alone and then with knowledge from other tests. A dismantling design was used to determine the additive effects of each test. Any discrepancy between the first and subsequent decisions to treat, in terms of sensitivity and specificity, is the impact of gained knowledge and was assessed using a generalized mixed-model assuming a binary distribution with PROC GLIMMIX/SAS. Inter-rater reliability was examined using weighted-Kappa. Results: We identified 39 patients between December 1st, 2015 and June 30th 2016. Median time from last-known normal to non-contrast CT was 492 minutes. Median interval between non-contrast CT and CTA was 7 minutes, and between CTA and MRI, 75.5 minutes. For sensitivity, effect of knowledge gained from successive tests was not significant (Table 1; Fig. 1). However, significant gains in specificity were observed from successive tests (63% to 84%; p<.01). In particular, specificity increased by 14% (p=.09), 18% (p=.02), and 12% (p=.07), for DWI ASPECTS, DWI Volume, and DWI Volume+NIHSS, respectively. Inter-rater reliability was between .34-1.0 for each test. Conclusion: CT, CTA and MRI each have the ability to correctly determine ELVO patients who would be candidates for embolectomy. However, identification of poor candidates for endovascular therapy was significantly improved using diffusion-weighted MRI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
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