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Enregistrement W4210474063 · doi:10.1161/str.53.suppl_1.wp110

Abstract WP110: Infarct Topography On MRI In Patients With Acute Ischemic Stroke And Atrial Fibrillation: Subgroup Analysis From PER DIEM Trial

2022· article· en· W4210474063 sur OpenAlexaff
Anas Alrohimi, Noman Ishaque, Bijoy K. Menon, F. Russell Quinn, Ashfaq Shuaib, Michael D. Hill, Brian Buck, Derek V. Exner, Kenneth Butcher

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaFoothills Medical CentreUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Magnetic resonance imagingCardiologyConfidence intervalOdds ratioInternal medicineSubgroup analysisRandomized controlled trialLogistic regressionProspective cohort studyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial fibrillation (AF) is a common cause of ischemic stroke; however, it is often difficult to detect. It is unclear whether specific infarct topography on magnetic resonance imaging (MRI) is associated with underlying AF. We aimed to objectively assess the infarct patterns on MRI in patients with acute ischemic stroke and determine imaging characteristics that are associated with AF. Methods: We conducted a subgroup analysis on patients randomized in Post-Embolic Rhythm Detection with Implantable vs External Monitoring trial (PER DIEM; NCT02428140) who had brain MRI. Two raters blinded to clinical details reviewed the MRI findings. Patients were divided to two groups (AF and non-AF) and descriptive statistics were used to characterize findings. Variables associated with new AF were analyzed using logistic regression and reported as odds ratios (OR) with 95% confidence interval (CI) and p -values. Results: Of the 300 patients who were randomized in the trial, 249 (83%) patients (59.4% male) with a mean age of 64.3 ± 13.1 years had MRI brain and were included in the analysis. Median (IQR) NIHSS was 0 (0 - 1), number of lesions was 2 (1 - 3), and diameter of lesion (mm) was 10.4 (5.8 - 21.1) mm. In this cohort of patients, imaging characteristics were not significantly associated with the detection of AF. Conclusions: Association between infarct topography and AF detection was not found in this study. Imaging characteristics cannot be relied upon to predict or exclude an underlying AF. Large prospective studies are suggested to examine the link between infarct topography and underlying AF.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
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)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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