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Enregistrement W4406992542 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.wmp100

Abstract WMP100: Multicenter Validation Study of Robot-Assisted Transcranial Doppler (raTCD) for Enhanced Right-to-Left Shunt Detection Compared to Transthoracic and Transesophageal Echocardiography

2025· article· en· W4406992542 sur OpenAlexaffabout
Gregory Walker, Ajay Yadlapati, Ira Chang, william Schnapp, Ruchir Shah, Christian Devlin, Razi Khan, George Medvedev, Yasaman Pirahanchi, Thomas Devlin

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensUniversity of TorontoRoyal Columbian HospitalUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTranscranial DopplerShunt (medical)CardiologyInternal medicineDoppler echocardiographyRadiologyDoppler effectDiastole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cryptogenic strokes account for approximately 30-40% of all stroke cases, underscoring the critical need for effective identification of right-to-left shunt (RLS) and PFO. The recently published BUBL Study (NCT04604015), a multicenter, prospective trial, demonstrated a 3-fold increase in the detection of RLS/PFO using raTCD compared TTE. Wechsler recognized the study's important findings in an accompanying editorial, while also highlighting the need for further validation through additional studies. This study aims to provide robust real-world data to further substantiate the findings of the BUBL Study. Methods: This study involved a multicenter retrospective analysis of prospectively collected real-world clinical data across 5 centers in the US and Canada. The inclusion criterion was any patient who underwent raTCD for RLS detection as part of their stroke evaluation. A standardized TCD, TTE, and TEE bubble study protocol was consistently applied. Key outcomes include overall and large (Spencer Grade ≥3) RLS detection rates for raTCD, detection rates comparison between matched raTCD, TTE, and TEE. Results: A total of 1,372 patients underwent raTCD, with 455 and 114 had matched TTE and TEE respectively. The overall cohort had a mean age of 55.5 ± 13.3 yrs, with 44% female. Using raTCD, RLS was detected in 54% (735/1,372) and large RLS in 28% (383/1,372) of the overall population. When compared with TTE (n=455), raTCD identified 1.7 times more cases of RLS/PFO (56.7% vs. 33.2%, p<0.001 – Table 1). For all and large RLS detected by raTCD, 27.4% (125/455) and 12.3% (56/455), respectively were negative on TTE. Comparing TEE and raTCD, 14.9% (17/114) were negative on TEE but positive on raTCD compared to 5.3% (6/114) which were positive on TEE and negative on raTCD. Overall, using TEE as the “gold standard” raTCD reported a SEN of 92.1%. For the overall population (n=1,372) TTE and TEE status was unknown for 917 patients and will subsequently be investigated. Conclusions: This study represents the largest real-world study to date, validating raTCD against traditional diagnostic modalities. The study showed that raTCD detected 1.7 times the number of positive RLS/PFO compared to TTE, revealing the limitations of TTE as a screening modality for PFO in cryptogenic stroke. These results build upon the prospective multicenter BUBL Study reinforcing the imperative to incorporate raTCD into a new diagnostic algorithm for cryptogenic stroke workup.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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