Abstract TMP30: Combining the Los Angeles Motor Scale and the Muse Portable Electroencephalography System Improves the Accuracy of Large Vessel Occlusion Detection in Acute Stroke Syndrome.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prehospital scales have been developed to identify stroke patients with large vessel occlusion (LVO) to facilitate rapid transport to appropriate stroke centres. In practice, these stroke scales have moderate accuracy. There is a pressing need for adjunct easy-to-use and interpret diagnostic devices to improve prehospital stroke diagnosis and LVO detection. We aim to determine whether a machine learning algorithm using adjunct electroencephalography (EEG) Spectra can improve the accuracy of LVO detection Methods: Adult patients with suspected acute stroke were prospectively enrolled as soon as possible on arrival at the emergency department. A wearable Muse TM headband (InteraXon Inc, Canada) with an embedded 4-channel EEG was used for a resting 3-minute recording. EEG Spectra including relative alpha, beta, theta and delta spectral powers, delta-alpha ratio (DAR) and pairwise-derived brain symmetry indices (pdBSI) were calculated. These indices were compared between patients with LVO and non-LVO groups. The accuracy of LVO detection was tested with the aid of supervised machine learning(ML) algorithms including EEG Spectra, Los Angeles Motor Stroke Scale (LAMS), sex and side of stroke. Results: A total of 142 patients were included in the analysis with a mean age of 69.6±13.7 years, 60(42.2%) females, (Stroke Subtype:113[79.6%] were ischemic stroke, 22[15.5%] stroke mimics, 7[4.9%] intracerebral hemorrhage) and median NIHSS 5(2-11). Thirty-seven(26.1%) patients had LVO and EEG was acquired at a median of 6h 45m (3h 29m - 14h 15m) after symptom onset. Relative alpha spectral power was lower in both affected (p<0.0001) and unaffected hemispheres (p<0.0001) in the LVO group (Figure 1); there was no difference in the median affected hemisphere DAR (p=0.4). However, the median unaffected hemisphere DAR was higher in the LVO group compared to the no-LVO group (p=0.03) (Figure 2). The Support vector machine-based ML algorithm accuracy for detecting LVO was: 0.6 for clinical assessment (LAMS+ Side of deficit+ Sex) alone, 0.73 for EEG Spectra alone and 0.93 for clinical assessment + EEG Spectra (0.9 Sensitivity; 0.95, Positive Predictive value) Conclusion: Combining QEEG with clinical assessment significantly improves the overall accuracy of LVO detection versus LAMS alone in patients presenting with acute stroke syndrome. Future studies are ongoing to determine if a short EEG acquisition in the prehospital phase is useful for rapid triage.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».