Pediatric ASPECTS predicts outcomes following acute symptomatic neonatal arterial stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To test the hypothesis that the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) is useful in determining outcomes after neonatal arterial ischemic stroke (NAIS), we assessed accuracy of the modified pediatric ASPECTS (pedASPECTS) to predict cerebral palsy (CP), neurologic impairment, and epilepsy. Methods Cross-sectional study included newborns with acute NAIS whose outcomes were assessed at ≥18 months after stroke. PedASPECTS accuracy to predict outcomes was determined by sensitivity, specificity, and receiver operator characteristic (ROC) curves, and correlation between pedASPECTS and infarct volume was determined by the Spearman correlation coefficient. Results Ninety-six children met the inclusion criteria. Median percentage infarct to supratentorial brain volume was 6.8% (interquartile range [IQR] 3.0%–14.3%). Median pedASPECTS was 7 (IQR 4–10). At a median age of 2.1 years, 35% developed CP, 43% had neurologic impairment, and 7% had epilepsy. Median pedASPECTS predicted outcomes of interest: CP (10, IQR 8–12) vs no CP (5, IQR 4–8) (p < 0.0001), poor (9, IQR 7–12) vs good (6, IQR 4–8) neurologic outcomes (p < 0.0001), and epilepsy (10, IQR 8–12) vs no epilepsy (7, IQR 4–10) (p = 0.033). PedASPECTS accuracy was good for CP (ROC 0.811) and fair for neurologic impairment (ROC 0.760) and epilepsy (ROC 0.761). A pedASPECTS ≥8 had ≥69% sensitivity and ≥54% specificity for clinical outcomes. PedASPECTS correlated with infarct volume (Spearman rank 0.701, p < 0.0001). Conclusions This study provides Class II evidence that pedASPECTS has fair to good accuracy for predicting CP, neurologic impairment, and epilepsy after NAIS and correlates with infarct volume. PedASPECTS may assist with early identification of babies requiring close developmental surveillance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».