Reliability and accuracy of individual Alberta Stroke Program Early CT Score regions using a medical and a smartphone reading system in a telestroke network
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The aim of this study was to assess individual regions of the Alberta Stroke Program Early CT Score in noncontrast head computed tomography interpretations using a smartphone in a telestroke network, by comparison to a medical monitor. Methods The review board of our institution approved this retrospective study. A factorial design with 188 patients, four radiologists and two reading systems was used. Accuracy and reliability were evaluated. Results Very good interobserver agreements were observed on the total Alberta Stroke Program Early CT Score for both the medical and smartphone reading systems, with intraclass correlation coefficients of 0.91 and 0.84 respectively. Interobserver agreements were moderate to very good for the medical reading system (all intraclass correlation coefficients >0.74), whereas they were fair to very good for the smartphone (intraclass correlation coefficients ranged from 0.31–0.81). All intraobserver agreements were good (intraclass correlation coefficient >0.64), except for internal capsule (0.48) and M2 (0.55) regions. The areas under the receiver-operating curve ranged from 0.69–0.89 for the medical system, while for the smartphone ranged from 0.44–0.86. No statistical differences were observed between medical and smartphone reading systems for each region (all p > 0.05). Discussion If radiologists are better trained in the evaluation of the lesions in the insula, the internal capsule and the M2 regions, the total and the dichotomised Alberta Stroke Program Early CT Score will be more precise. Hence, ruling out contraindications to thrombolysis administration will be improved, allowing assessment of head computed tomography in a telestroke network using a smartphone to be a common practice.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».