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Enregistrement W4306980358 · doi:10.1161/strokeaha.122.039825

Evaluating the Diagnostic Performance of Prehospital Stroke Scales Across the Range of Deficit Severity: Analysis of the Prehospital Triage of Patients With Suspected Stroke Study

2022· article· en· W4306980358 sur OpenAlexaff
Aravind Ganesh, Ruben M. van de Wijdeven, Johanna M. Ospel, Martijne H.C. Duvekot, Esmée Venema, Anouk D. Rozeman, Walid Moudrous, Kirsten R.I.S. Dorresteijn, Jan-Hein J. Hensen, Adriaan C.G.M. van Es, Aad van der Lugt, Henk Kerkhoff, Diederik W.J. Dippel, Mayank Goyal, Bob Roozenbeek, Hester F. Lingsma, Frédérique H Vermeij, Kees C.L. Alblas, Laus J.M.M. Mulder, Annemarie D. Wijnhoud, Lisette Maasland, Roeland P.J. van Eijkelenburg, Marileen Biekart, Merel Willeboer, Bianca Buijck, Pieter Jan van Doormaal, Jeannette Bakker, Aarnout Plaisier, Geert J. Lycklama à Nijeholt, Amber E. Hoek, Erick Oskam, Mandy M.A. van der Zon, Egon D. Zwets, Jan Willem Kuiper, Bruno J.M. van Moll, Mirjam Woudenberg, Arnoud M. de Leeuw, Anja Noordam-Reijm, Timo Bevelander, Vicky Chalos, Eveline Wiegers, Lennard Wolff, Dennis C. van Kalkeren, Jochem van den Biggelaar

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageStroke (engine)Predictive valueEmergency medical servicesSeverity of illnessInternal medicineEmergency medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The usefulness of prehospital scales for identifying anterior circulation large vessel occlusion (aLVO) in patients with suspected stroke may vary depending on the severity of their presentation. The performance of these scales across the spectrum of deficit severity is unclear. The aim of this study was to evaluate the diagnostic performance of 8 prehospital scales for identifying aLVO across the spectrum of deficit severity. Methods: We used data from the PRESTO study (Prehospital Triage of Patients With Suspected Stroke Symptoms), a prospective observational study comparing prehospital stroke scales in detecting aLVO in suspected stroke patients. We used the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score, assessed in-hospital, as a proxy for the Clinical Global Impression of stroke severity during prehospital assessment by paramedics. We calculated the sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and the difference in aLVO probabilities with a positive or negative prehospital scale test (ΔP aLVO ) for each scale for mild (NIHSS 0–4), intermediate (NIHSS 5–9), moderate (NIHSS 10–14), and severe deficits (NIHSS≥15). Results: Among 1033 patients with suspected stroke, 119 (11.5%) had an aLVO, of whom 19 (16.0%) had mild, 25 (21.0%) had intermediate, 30 (25.2%) had moderate, and 45 (37.8%) had severe deficits. The scales had low sensitivity and positive predictive value in patients with mild-intermediate deficits, and poor specificity, negative predictive value, and accuracy with moderate-severe deficits. Positive results achieved the highest ΔP aLVO in patients with mild deficits. Negative results achieved the highest ΔP aLVO with severe deficits, but the probability of aLVO with a negative result in the severe range was higher than with a positive test in the mild range. Conclusions: Commonly-used prehospital stroke scales show variable performance across the range of deficit severity. Probability of aLVO remains high with a negative test in severely affected patients. Studies reporting prehospital stroke scale performance should be appraised in the context of the NIHSS distribution of their samples.

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)0,016
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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