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Enregistrement W2964749322 · doi:10.1002/ana.25563

Standards for Detecting, Interpreting, and Reporting Noncontrast Computed Tomographic Markers of Intracerebral Hemorrhage Expansion

2019· review· en· W2964749322 sur OpenAlexafffund
Andrea Morotti, Grégoire Boulouis, Dar Dowlatshahi, Qi Li, Christen Barras, Candice Delcourt, Zhiyuan Yu, Jun Zheng, Zien Zhou, Richard I. Aviv, Ashkan Shoamanesh, Peter B. Sporns, Jonathan Rosand, Steven M. Greenberg, Rustam Al‐Shahi Salman, Adnan I. Qureshi, Andrew M. Demchuk, Craig S. Anderson, Joshua N. Goldstein, Andreas Charidimou

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Key Research and Development Program of ChinaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésIntracerebral hemorrhageComputed tomographicMedicineRadiologyComputed tomographyInternal medicineSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant hematoma expansion (HE) affects one-fifth of people within 24 hours after acute intracerebral hemorrhage (ICH), and its prevention is an appealing treatment target. Although the computed tomography (CT)-angiography spot sign predicts HE, only a minority of ICH patients receive contrast injection. Conversely, noncontrast CT (NCCT) is used to diagnose nearly all ICH, so NCCT markers represent a widely available alternative for prediction of HE. However, different NCCT signs describe similar features, with lack of consensus on the optimal image acquisition protocol, assessment, terminology, and diagnostic criteria. In this review, we propose practical guidelines for detecting, interpreting, and reporting NCCT predictors of HE. ANN NEUROL 2019;86:480-492.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

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

En bref

Citations195
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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