A Web-based System to Assist With Etiology Differential Diagnosis in Children With Arterial Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The diagnosis of childhood arteriopathy is complex. We present a Web-based, evidence-backed classification system to return the most likely cause(s) of a pediatric arterial ischemic stroke. This tool incorporates a decision-making algorithm that considers a patient's clinical and imaging features before returning a differential diagnosis, including the likelihood of various arteriopathy subtypes. METHODS: The Vascular Effects of Infection in Pediatric Stroke study prospectively enrolled 355 children with arterial ischemic stroke (2010-2014). Previously, a central panel of experts classified the stroke etiology. To create this tool, we used the 174 patients with definite arteriopathy and spontaneous cardioembolic stroke as the "derivation cohort" and the 34 with "possible" arteriopathy as the "test cohort." Using logistic regression models of clinical and imaging characteristics associated with each arteriopathy subtype in the derivation cohort, we built a decision framework that we integrated into a Web interface specifically designed to create a probabilistic differential diagnosis. We applied the Web-based tool to the "test cohort." RESULTS: The differential diagnosis returned by our tool was in complete agreement with the experts' opinions in 20.6% of patients. We observed a partial agreement in 41.2% of patients and an overlap in 29.4% of patients. The tool disagreed with the experts on the diagnoses of 3 patients (8.8%). CONCLUSIONS: Our tool yielded an overlapping differential diagnosis in most patients that defied definitive classification by experts. Although it needs to be validated in an independent cohort, it helps facilitate high-quality, and timely diagnoses of arteriopathy in pediatric patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».