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Enregistrement W2914836287 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp92

Abstract WP92: Radiologist Inter-rater Reliability of Prehospital Alberta Stroke Program Early CT Scores on a Mobile Stroke Unit

2019· article· en· W2914836287 sur OpenAlexaffabout
Michael P. Lerario, Ajay Gupta, Benjamin Kummer, Iván Díaz, Eaton Lin, Joshua Lantos, Ashley Knight‐Greenfield, Joel Jose Quitlong Nario, Elizabeth S Efraim, Glenn Asaeda, Jeffrey Bokser, Babak B. Navi, Hooman Kamel, Matthew E. Fink

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensGreenfield Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentStroke (engine)Acute strokeRadiologyRadiological weaponEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The computed tomography (CT) capabilities of mobile stroke units (MSUs) may facilitate prehospital triaging of patients with suspected large-vessel occlusion directly to thrombectomy-capable centers. However, little is known about the reliability of radiological interpretation of early ischemic changes on prehospital CTs. Methods: We identified all patients transported by the NewYork-Presbyterian MSU to Weill Cornell Medical Center with the diagnosis of acute ischemic stroke, transient ischemic attack, or stroke mimic between October 3, 2016 and December 31, 2017. All patients underwent noncontrast head CT on board the MSU using a CereTom® scanner. As controls, we matched these patients 1:1 by diagnosis to patients who were transported by standard ambulance and underwent noncontrast brain CT in our emergency department (ED) over the same period. Two neuroradiologists, blinded to patients’ characteristics and final diagnosis, independently calculated Alberta Stroke Program Early CT Scores (ASPECTS) on all scans. Weighted percent agreement and Cohen’s κ were used to assess inter-rater reliability, and paired t-tests were used to compare these metrics between MSU and ED scans. Results: Among 46 MSU patients and 46 ED patients, 52% had a diagnosis of acute ischemic stroke, 46% a diagnosis of stroke mimic, and 2% a diagnosis of transient ischemic attack. For ASPECTS score as a continuous outcome, the weighted inter-rater agreement was 98% for MSU scans versus 96% for ED scans (mean difference, 2%; 95% CI, -1% to 5%) and the weighted κ was 0.49 for MSU scans versus 0.54 for ED scans (mean difference, -0.05; 95% CI, -0.61 to 0.51). For ASPECTS score categorized as 0-4, 5-7, or 8-10, the weighted inter-rater agreement was 99% for MSU scans versus 97% for ED scans (mean difference, 2%; 95% CI, -2% to 7%) and the weighted κ was 0.66 for MSU scans versus 0.55 for ED scans (mean difference, 0.10; 95% CI, -0.87 to 1.08). Conclusions: In a sample of 96 patients, which limited our power to detect small differences, we found no substantial difference in the inter-rater reliability of ASPECTS scores obtained from MSU CTs versus ED CTs.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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'admission2
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