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Enregistrement W4390656146 · doi:10.1111/jon.13184

Region‐specific interobserver agreement of the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score: A meta‐analysis

2024· review· en· W4390656146 sur OpenAlexaboutno aff
Armin Zarrintan, Mohamed K. Ibrahim, Noha Hamouda, Mohamed Sobhi Jabal, Zahra Beizavi, Sherief Ghozy, David F. Kallmes

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationConfidence intervalMeta-analysisKappaCohen's kappaStroke (engine)Nuclear medicineInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) is a widely used scoring system for evaluating ischemic stroke to determine therapeutic strategy. However, there is variation in the interobserver agreement of ASPECTS. This systematic review and meta-analysis aimed to investigate the interobserver agreement of total and regional ASPECTS. METHODS: A comprehensive search was conducted in the Web of Sciences, PubMed, and Scopus databases to identify relevant studies. Inclusion criteria were studies of noncontrast CT performed within 24 hours of ischemic stroke in the middle cerebral artery territory. RESULTS: A total of 20 studies, with 3482 patients, reporting interobserver agreement of total and regional ASPECTS were included in the meta-analysis. The interobserver agreement for total ASPECTS in studies using Kappa coefficient (κ) analysis was substantial (κ = .67, 95% confidence interval [CI]: .57-.78). In studies using intraclass correlation coefficient (ICC) analysis, agreement was excellent (ICC = .84, 95% CI: .77-.90). Interobserver agreement was higher in studies in which the observer was unblinded to clinical scenario in both groups (κ = .74, 95% CI: .59-.89, and ICC = .82, 95% CI: .79-.85). Per-region analysis showed that the caudate nucleus had the highest agreement (κ = .68, 95% CI: .60-.76, and ICC = .84, 95% CI: .74-.93), while M2 and internal capsule in Kappa studies (κ = .45, 95% CI: .34-.55 and κ = .47, 95% CI: .28-.66), and M4 and internal capsule in ICC studies (ICC = .54, 95% CI: .43-.64 and ICC = .55, 95% CI: .18-.91) had the lowest agreement. CONCLUSION: This meta-analysis demonstrates substantial to excellent interobserver agreement for total ASPECTS, which supports using this method for stroke treatment. However, findings emphasize the need to consider interobserver agreement in specific regions of ASPECTS for treatment decisions.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,059
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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