Total intracranial hemorrhage volume measurement summating all compartments best in traumatic and nontraumatic intracranial bleeding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The ANNEXA-4 trial measured hemostatic efficacy of andexanet alfa in patients with major bleeding taking factor Xa inhibitors. A proportion of this was traumatic and nontraumatic intracranial bleeding. Different measurements were applied in the trial including volumetrics to assess for intracranial bleeding depending on the compartment involved. We aimed to determine the most reliable way to measure intracranial hemorrhage (ICrH) volume by comparing individual brain compartment and total ICrH volume. METHODS: Thirty patients were randomly selected from the ANNEXA-4 database to assess measurement of ICrH volume by compartment and in total. Total and compartmental hemorrhage volumes were measured by five readers using Quantomo software. Each reader measured baseline hemorrhage volumes twice separated by 1 week. Twenty-eight different ANNEXA-4 subjects were also randomly selected to assess intra-rater reliability of total ICrH volume measurement change at baseline and 12-h follow up, performed by three readers twice to assess hemostatic efficacy categories used in ANNEXA-4. RESULTS: Compartmental minimal detectable change percentages (MDC%) ranged between 9.72 and 224.13, with the greatest measurement error occurring in patients with a subdural hemorrhage. Total ICrH volume measurements had the lowest MDC%, which ranged between 6.57 and 33.52 depending on the reader. CONCLUSION: Measurement of total ICrH volumes is more accurate than volume by compartment with less measurement error. Determination of hemostatic efficacy was consistent across readers, and within the same reader, as well as when compared to consensus read. Volumetric analysis of intracranial hemostatic efficacy is feasible and reliable when using total ICrH volumes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».