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Enregistrement W2982226481 · doi:10.3389/fneur.2019.01130

Dynamic CT but Not Optimized Multiphase CT Angiography Accurately Identifies CT Perfusion Target Mismatch Ischemic Stroke Patients

2019· article· en· W2982226481 sur OpenAlexaboutno aff
Huiqiao Tian, Chushuang Chen, Carlos García-Esperón, Mark Parsons, Longting Lin, Christopher Levi, Andrew Bivard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionRadiologyStroke (engine)Perfusion scanningAngiographyIschemic strokeCardiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imaging protocols for acute ischemic stroke varies significantly from center to center leading to challenges in research translation. We aimed to assess the inter-rater reliability of collateral grading systems derived from dynamic computed tomography angiography (CTA) and an optimized multiphase CTA and, to analyze the association of the two CTA modalities with CT perfusion (CTP) compartments by comparing the accuracy of dynamic CTA (dCTA) and optimized multiphase CTA (omCTA) in identifying CT perfusion (CTP) target mismatch patients. Acute ischemic stroke patients with a proximal large vessel occlusion who underwent whole brain CTP were included in the study. Collateral status were assessed using ASPECTS collaterals (Alberta Stroke Program Early CT Score on Collaterals) and ASITN/SIR collateral system (the American Society of Interventional and Therapeutic Neuroradiology/Society of Interventional Radiology) on dCTA and omCTA. Eighty-one patients were assessed, with a median ischemic core volume of 29 mL. The collateral assessment with ASPECTS collaterals using dCTA have a similar inter-rater agreement (K-alpha: 0.71) compared to omCTA (K-alpha: 0.69). However, the agreement between dCTA and CTP in classifying patients with target mismatch was higher compared to omCTA (Kappa, dCTA: 0.81; omCTA: 0.64). We found dCTA was more accurate than omCTA in identifying target mismatch patients with proximal large vessel occlusion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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