NCCT Markers of Intracerebral Hemorrhage Expansion Using Revised Criteria: An External Validation of Their Predictive Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Several NCCT expansion markers have been proposed to improve the prediction of hematoma expansion. We retrospectively evaluated the predictive accuracy of 9 expansion markers. MATERIALS AND METHODS: Patients admitted for intracerebral hemorrhage within 24 hours of last seen well were retrospectively included from April 2016 to April 2020. The primary outcome was revised hematoma expansion, defined as any of a ≥6-mL or ≥33% increase in intracerebral hemorrhage volume, a ≥ 1-mL increase in intraventricular hemorrhage volume, or de novo intraventricular hemorrhage. We assessed the predictive accuracy of expansion markers and determined their association with revised hematoma expansion. RESULTS: We included 124 patients, of whom 51 (41%) developed revised hematoma expansion. The sensitivity of each marker for the prediction of revised hematoma expansion ranged from 4% to 78%; the specificity, 37%–97%; the positive likelihood ratio, 0.41–7.16; and the negative likelihood ratio, 0.49–1.06. By means of univariable logistic regressions, 5 markers were significantly associated with revised hematoma expansion: black hole (OR = 8.66; 95% CI, 2.15–58.14; P = .007), hypodensity (OR = 3.18; 95% CI, 1.49–6.93; P = .003), blend (OR = 2.90; 95% CI, 1.08–8.38; P = .04), satellite (OR = 2.84; 95% CI, 1.29–6.61; P = .01), and Barras shape (OR = 2.41, 95% CI; 1.17–5.10; P = .02). In multivariable models, only the black hole marker remained independently associated with revised hematoma expansion (adjusted OR = 5.62; 95% CI, 1.23–40.23; P = .03). CONCLUSIONS: No single NCCT expansion marker had both high sensitivity and specificity for the prediction of revised hematoma expansion. Improved image-based analysis is needed to tackle limitations associated with current NCCT-based expansion markers.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».