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Enregistrement W3015774024 · doi:10.1161/strokeaha.119.028402

Improving Clinical Detection of Acute Lacunar Stroke

2020· article· en· W3015774024 sur OpenAlexaff
Francesco Arba, Grant Mair, Stephen Phillips, Peter Sandercock, Joanna M. Wardlaw

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineLacunar strokeStroke (engine)Acute strokeIntensive care medicineInternal medicineIschemic strokeIschemiaTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose- We aim to identify factors associated with imaging-confirmed lacunar strokes and improve their rapid clinical identification early after symptom onset using data from the IST-3 (Third International Stroke Trial). Methods- We selected patients likely to have lacunar infarcts as those presenting with: Oxfordshire Community Stroke Project lacunar syndrome; a random sample with National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score <7; and recent lacunar infarct identified on imaging by IST-3 central blinded expert panel. An independent reviewer rated brain scans of this sample and classified visible infarcts according to type, size, and location. We investigated factors associated with presence of lacunar infarct on a 24 to 48 hour follow-up scan using multivariable logistic regression and calculated sensitivity and specificity of Oxfordshire Community Stroke Project alone and in combination with NIHSS score <7. Results- We included 568 patients (330 lacunar syndrome; 147 with NIHSS score <7; 91 with lacunar infarct on baseline imaging, numbers exclude overlaps between groups), mean (±SD) age, 73.2 (±13.6) years, 316 (56%) males, and median NIHSS score 5 (IQR, 4-8). On 24 to 48 hour scan, 138 (24%) patients had lacunar infarcts, 176 (31%) other infarct subtypes, 254 (45%) no visible infarct. Higher baseline systolic blood pressure (odds ratio, 1.01 [95% CI, 1.01-1.02]) and preexisting lacunes (odds ratio, 2.29 [95% CI, 1.47-3.57) were associated with recent lacunar infarcts. Sensitivity and specificity of lacunar syndrome was modest (58% and 45%, respectively), but adding NIHSS score <7 increased specificity (99%), positive and negative predictive values (97% and 87%, respectively). Conclusions- In patients presenting within 6 hours of stroke onset, adding NIHSS score <7 to Oxfordshire Community Stroke Project lacunar syndrome classification may increase specificity for identifying lacunar stroke early after stroke onset. Our findings may help selection of patients for clinical trials of lacunar stroke and should be validated externally. Registration- URL: http://www.controlled-trials.com/; Unique identifier: ISRCTN25765518.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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