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Enregistrement W4394440955 · doi:10.6084/m9.figshare.5125030

Supplementary Material for: Proof of Concept Study: Relating Infarct Location to Stroke Disability in the NINDS rt-PA Trial

2013· dataset· en· W4394440955 sur OpenAlexaboutno aff
Thanh G. Phan, Andrew M. Demchuk, Velandai Srikanth, Brian Silver, Suresh Patel, P. Alan Barber, Steven R. Levine, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2013
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProof of conceptStroke (engine)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyComputer scienceEngineeringOperating systemMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The summed Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) for noncontrast head CT scan represents the extent of early brain ischemia and has been shown to be useful for predicting stroke outcome. The ASPECTS template contains information on anatomical location which so far has not been used in analysis. This may not have been done because adjacent brain regions have related functions and share vascular territory. The task of relating neurological deficit to infarct localization requires brain imaging analysis tools which deal with this issue of relatedness or collinearity. We have previously used partial least squares with penalized logistic regression (PLR) to handle this problem of collinearity. A disadvantage of this method is that it cannot be performed at the bedside and requires processing and analysis in the imaging laboratory. PLR is a simpler analytic tool compared to partial least squares with PLR for dealing with this issue of relatedness (collinearity). It provides results in terms of β coefficients related to specific infarct locations in a manner that is intuitively understood by clinicians. In this exploratory analysis, we hypothesized that infarct location as represented by the individual ASPECTS region may be independently related to disability. Methods: ASPECTS from CT scans of patients in the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA) Study were obtained. Due to the collinearity between the ASPECTS regions, we used PLR to determine the independent associations of exposures (rt-PA), demographic variables (age and sex), and imaging (ASPECTS location) with poor outcome as defined by a modified Rankin Scale score of >2. Results: In 607/624 subjects with ASPECTS readings, variables significantly associated with poor outcome included: interactions between ASPECTS M6 region (primary motor cortex/parietal lobe) and age (p = 0.004), lentiform nucleus and age (p = 0.007), and blood sugar level and age (p = 0.01). The model suggested that older age or involvement of either M6 or lentiform nucleus slightly increased the odds of disability. However, the predominant effect was driven by rt-PA which reduced the odds of poor disability (OR 0.597, 95% CI 0.425-0.838, p = 0.003). This may potentially explain why certain patients have smaller gains from rt-PA treatments. Conclusion: At an older age, specific infarct locations may be associated with a poorer outcome in this exploratory re-analysis of the NINDS rt-PA Study.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8040,190

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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