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Enregistrement W4398255813 · doi:10.1017/cjn.2024.210

P.107 How often does digital subtraction angiography change management in CT angiogram negative subarachnoid hemorrhages?

2024· article· en· W4398255813 sur OpenAlexaffvenueabout
Kenneth Ong, M Rizzuto, Kieran Dhillon, Ajay Sekhon, Mansoor Fatehi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyRadiologyAbnormalitySubarachnoid hemorrhageAngiographyRetrospective cohort studyEndovascular treatmentAneurysmSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Subarachnoid hemorrhages (SAH) are emergencies that require expedient workup. While Aneurysms and vascular malformations are a common cause, a subset of cases may lack detectable structural causes. If a CT angiogram (CTA) is negative, the more invasive Digital Subtraction Angiogram (DSA) is used for diagnosis. It is unclear how often DSA alters treatment for CTA negative SAHs. Methods: A retrospective review of SAH patients from our institution (Vancouver General Hospital) with a negative CTA with subsequent DSA in the past 25 years. Results: Our preliminary analysis included 233 patients. The median age was 55. 105 (45%) were female, and 128 (55%) were male. The average length of hospitalization was 9.6 days, and 226 (97%) were discharged alive. The median number of CTAs and DSAs administered were 2 and 1 respectively. In 12 (5%) cases, DSA detected an abnormality not seen on CTA, which led to endovascular or open surgery treatment in 5 (2%) cases. 5 DSA procedures led to complications including transient neurologic changes and ischemia. Conclusions: In SAH patients with CTA negative scans, additional DSA testing identified actionable pathology in only a small minority of cases. Clinicians must weigh the benefit of DSAs in these cases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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