Prediction of Upper Limb Motor Recovery by the PREP2 Algorithm in a Nonselected Population: External Validation and Influence of Cognitive Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Background Early prediction of poststroke motor recovery is challenging in clinical settings. The Prediction recovery potential (PREP2) algorithm is the most accurate approach for prediction of Upper Limb function available to date but lacks external validation. Objectives (i) To externally validate the PREP2 algorithm in a prospective cohort, (ii) to study the characteristics of patients misclassified by the algorithm, and (iii) to compare the performance according to the presence of cognitive syndromes (aphasia, neglect, cognitive disorders). Methods We enrolled 143 patients with stroke and upper extremity weakness persistent at Day 3. Evaluation to predict the recovery status according to the PREP2 algorithm included age, SAFE and NIHSS scores at Day 3 and transcranial magnetic stimulation to determine the presence of the motor-evoked potential before day seven. Actual recovery (excellent, good, limited, or poor) was defined based on the Action Research Arm test score at 3 months. Accuracy was computed by comparing the predictions of the PREP2 and the actual category of the patient. Additionally, to investigate misclassifications and the impact of cognitive syndromes, we recorded SAFE and NIHSS scores at Day 7, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, the presence of aphasia and neglect and Magnetic Resonance Imaging was used to evaluate the corticospinal tract lesion load. Results The PREP2 algorithm showed a very good predictive value with 78% accuracy [95% CI: 71.2%-86.1%], especially for the extreme categories of recovery (EXCELLENT 87.5% [95% CI: 78.9%-96.2%] and POOR 94.9% [95% CI: 87.9%-100%]), and only 46.5% [95% CI: 19.05%-73.25%] for the GOOD category and even worse than chance for the LIMITED category 0%. Pessimistic predictions (false-negative cases) had a drastic improvement in the SAFE score acutely compared to that of well-predicted patients with unfavorable recovery ( P < 001). The predictive value of PREP2 decreased significantly when patients had cognitive disorders (MoCA score <24) versus not (69.4% [95% CI: 52.8%-86.1%] vs 93.1% [95% CI: 83.9%-100%], P = .01). Conclusion Our study provides an external validation of the PREP2 algorithm in a prospective population and underlines the importance of taking into account cognitive syndromes in motor recovery prediction.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».