Abstract WP413: Portable, Bedside, Point of Care Magnetic Resonance Imaging in an Intensive Care Setting for Intracranial Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Radiographic diagnosis of intracranial hemorrhage (ICH) is a critical determinant of stroke care pathways requiring patient transport to a neuroimaging suite. Advances in low-field MRI have made it possible to obtain clinically useful imaging at the point of care (POC). Aim: The aim of this study was to obtain preliminary data regarding the ability of a bedside POC MRI scanner to detect ICH. Methods: We studied 36 patients with a diagnosis of ICH (n=18) or ischemic stroke (n=18). Five blinded readers independently evaluated T2W and FLAIR exams acquired prospectively on a 64 mT, portable bedside MRI system (Hyperfine Research, Inc). Kappa coefficients (κ) were calculated to determine inter-rater agreement. Ground truth was obtained from the clinical report of the closest conventional imaging study (17.9 ± 10.4 hours) and verified by a core reader. For each exam, majority consensus among raters was used to determine sensitivity. Results: ICH volume ranged from 4 to 101 cc (median of 13 cc). Exams were acquired within 7 days of symptom onset (51.1 ± 28.8 hours). A pathologic lesion was identified on every exam with 100% sensitivity. Sensitivity for distinguishing any hemorrhage was 89% and specificity was 83%. The mean sensitivity and specificity for individual raters was 79% and 69%, respectively. When limited to supratentorial hemorrhage, consensus sensitivity was 94%. For ICH cases detected by all raters (n=9), there was 100% accuracy for localizing the bleed (lobar vs. non-lobar) with perfect agreement among raters (κ = 1, p <0.0001). There was substantial agreement for identifying intraventricular hemorrhage (IVH) (κ = 0.72, p < 0.0001). Sensitivity for IVH was 100% based on rater consensus. Figure 1 shows a POC exam with an ICH and IVH. Conclusions: These data suggest that low-field, POC MRI may be used to detect hemorrhagic stroke at the bedside. Further work is needed to evaluate this approach in the hyperacute setting and across a wide range of ICH characteristics.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».