Region‐specific interobserver agreement of the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».