Early CT Changes in Patients Admitted for Thrombectomy: Intra- and Interrater Agreement and Systematic Review of the Literature (S47.001)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to systematically review the literature and assess agreement on ASPECTS amongst clinicians involved in the acute management of thrombectomy candidates. BACKGROUND: The Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) is widely used in clinical practice. DESIGN/METHODS: Studies assessing agreement using ASPECTS published in 2000-2015 were reviewed. Fifteen raters reviewed and scored the anonymized CT scans of 30 patients screened in local thrombectomy trial during two independent sessions in order to study intra- and interrater agreement. Agreement was measured using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Fleiss’ kappa statistics for ASPECTS and dichotomized ASPECTS at various cut-off values. RESULTS: The review yielded 30 articles reporting 40 measures of agreement. Populations, methods, analyses, and results (slight to excellent agreement) were heterogeneous, precluding a meta-analysis. Agreement between clinicians on the ASPECTS of 30 patients was problematic. Intrarater ICCs varied between 0.599 and 0.943. When analyzed as a categorical variable, intrarater agreement was slight to moderate (k = 0.042 - 0.469); it reached a substantial level (k > 0.6) in 11/15 raters when the score was dichotomized (≥ 6). The interrater ICCs varied between 0.672 and 0.811, but agreement was slight to moderate (k = 0.129 - 0.315). Interrater agreement did not reach a substantial level (k = 0.593) even when ASPECTS was dichotomized (≥ 6). CONCLUSIONS: In patients considered for thrombectomy there may be insufficient agreement between clinicians for ASPECTS to be reliably used as a criterion for treatment decisions.
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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 | 0,121 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».