P.107 How often does digital subtraction angiography change management in CT angiogram negative subarachnoid hemorrhages?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».