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Enregistrement W4319009166 · doi:10.1161/str.54.suppl_1.tp65

Abstract TP65: An Automated Algorithm For The Nih Stroke Scale Assessment

2023· article· en· W4319009166 sur OpenAlexaff
João Brainer Clares de Andrade, Millene Rodrigues Camilo, Renan Domingues, Gustavo W. Kuster, Evelyn Pacheco, Tiago Frigini, Ronan José Vieira Neto, Ana Fornazari, Hanna Ferraz, Cassio Batista Lacerda, Vívian Dias Baptista Gagliardi, Patricia Viana, Mateus Pellegrino, Daniel Zaveri, Gisele Sampaio Silva

Notice bibliographique

RevueStroke · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Stroke (engine)TelemedicineCertificationTriageAlgorithmEmergency medicineMedical emergencyHealth carePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NIH Stroke Scale (NIHSS) is widely adopted in clinical practice. Despite being originally designed for research use, the NIHSS is a valued resource for communication and prognostication, and it is useful for the decision-making process regarding reperfusion therapies and prophylaxis. However, its assessment can be laborious and complex among even certified healthcare providers. In the context of increasing telemedicine use, an accurate assessment of the NIHSS may be crucial in acute stroke management We aimed to create and validate an automated tool for the NIHSS (SPOKES) in a national telemedicine service. A board of five certified vascular neurologists created an NIHSS algorithm based on a tree decision, including tips and hints in the main questions and auxiliary boxes. We randomized 22 spoke hospitals using an automated tool to invite emergency physicians not certified in the NIHSS to use or not the SPOKES. NIHSS-certified and blinded neurologists from a hub hospital performed a double-check of each item of the NIHSS. From June to August 2022, we included 144 cases from 10 spoke hospitals. Our algorithm was fully adopted in 27 cases (19%). The median of reported NIHSS was 3 [1, 5] and 3 [2, 7] points among users and non-users, p=0.38. The general difference between the reported and the double-checked score was 0 [0, 1] points – there was no difference between those who used or did not the SPOKES (p=0.12). A complete concordant score was achieved at 66.7% (n=18/27) and 45.3% (n=53/117), χ 2 =0.036, among users and non-users, respectively. In a bivariate regression analysis, the SPOKES increased the chance of complete agreement [OR 2.4, 95%CI 1-5.8, p=0.049]. There was no difference regarding discrepant scores (≥4 points), χ 2 =0.46. Among SPOKES cases, treatment with tPA was indicated in 11.1%, versus 12.7% among non-users (p=0.59). Despite the small number of included cases, our algorithm seems to be a promising tool for the NIHSS assessment in a national telemedicine service, increasing the chance of a complete agreement with certified neurologists. The tool is free and available at www.spokes-nihss.com

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
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)0,0080,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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