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Enregistrement W4385778766 · doi:10.1177/23969873231192761

Diagnostic utility of brain MRI in spontaneous intracerebral hemorrhage: A retrospective cohort study and meta-analysis

2023· review· en· W4385778766 sur OpenAlexaff
Mitch Wilson, Jia-Yi Wang, А. В. Андреев, Aristeidis H. Katsanos, Magdy Selim, Vasileios‐Arsenios Lioutas

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyMagnetic resonance imagingCohortMeta-analysisLesionRadiologyCohort studyIntracerebral hemorrhageInternal medicineSurgerySubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The diagnostic yield of brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) in spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) is unclear. We performed both an independent single-center retrospective cohort study and a meta-analysis to assess the detection rate of secondary lesions on MRI in patients with spontaneous ICH. PATIENTS AND METHODS: In the retrospective cohort study, we examined 856 consecutive patients with spontaneous ICH. Brain MRI scans on admission and follow-up were assessed for secondary lesions. We also examined clinical and CT radiographic variables associated with secondary lesions in univariable analysis. In the meta-analysis we searched PubMed and EMBASE for articles investigating the secondary lesion detection rate on brain MRI in spontaneous ICH. RESULTS: Of the 856 patients with ICH, 481 (56%) had at least one brain BRI performed [70 ± 14 years, 270 (56% male)]. 462 (54%) had an admission MRI and 138 (16%) had both admission and follow-up MRIs. The detection rate of secondary lesions on admission MRIs was 24/462 (5.2%). 4/127 (3.1%) patients with a negative admission MRI had a lesion identified on follow-up MRI. No clinical or radiographic variables were associated with a secondary lesion on MRI using univariable analysis. The meta-analysis included five studies total (four identified in the PubMed and EMBASE searches and our cohort study) comprising 1147 patients with spontaneous ICH who underwent brain MRI. The pooled detection rate of secondary lesions was 11% (95% CI: 7-16). DISCUSSION AND CONCLUSION: No predictors of secondary lesion detection were identified in our cohort study. Prospective studies are required to better understand the diagnostic utility of MRI in spontaneous ICH.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,026
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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