Reliability of Smartphone for Diffusion-Weighted Imaging–Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Scores in Acute Ischemic Stroke Patients: Diagnostic Test Accuracy Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-quality neuroimages can be viewed using a medical app installed on a smartphone. Although interdevice agreement between smartphone and desktop PC monitor was found to be favorable for evaluating computed tomography images, there are no interdevice agreement data for diffusion-weighted imaging (DWI). OBJECTIVE: The aim of our study was to compare DWI interpretation using the Join smartphone app with that using a desktop PC monitor, in terms of interdevice and interrater agreement and elapsed interpretation time. METHODS: The ischemic change in the DWI of consecutive patients with acute stroke in the middle cerebral artery territory was graded by 2 vascular neurologists using the Join smartphone app and a desktop PC monitor. The vascular neurologists were blinded to all patient information. Each image was categorized as either Diffusion-Weighted Imaging-Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Scores (DWI-ASPECTS) ≥7 or DWI-ASPECTS <7 according to the Japanese Society for Neuroendovascular Therapy. We analyzed interdevice agreement and interrater agreement with respect to DWI-ASPECTS. Elapsed interpretation time was compared between DWI-ASPECTS evaluated by the Join smartphone app and a desktop PC monitor. RESULTS: We analyzed the images of 111 patients (66% male; median age=69 years; median National Institutes of Health Stroke Scale score on admission=4). Interdevice agreement regarding DWI-ASPECTS between the smartphone and the desktop PC monitor was favorable (vascular neurologist 1: κ=0.777, P<.001, vascular neurologist 2: κ=0.787, P<.001). Interrater agreement was also satisfactory for the smartphone (κ=0.710, P<.001) and the desktop PC monitor (κ=0.663, P<.001). Median elapsed interpretation time was similar between the smartphone and the desktop PC monitor (vascular neurologist 1: 1.7 min vs 1.6 min; P=.64); vascular neurologist 2: 2.4 min vs 2.0 min; P=.14). CONCLUSIONS: The use of a smartphone app enables vascular neurologists to estimate DWI-ASPECTS accurately and rapidly. The Join medical smartphone app shows great promise in the management of acute stroke.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».