Stepwise improvement in intracerebral haematoma expansion prediction with advanced imaging: a comprehensive comparison of existing scores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aim to comprehensively assess and compare the predictive performance of haematoma expansion (HE) scores in a homogeneous cohort of acute intracerebral haemorrhage (ICH) patients. METHODS: Existing scores for predicting HE in acute ICH patients were included and categorised by imaging modality: non-contrast CT (NCCT), single-phase CT angiography (sCTA) and multiphase CTA (mCTA). The predictive performance of the scores was evaluated with the c-statistic in a population of consecutive adult patients with acute ICH admitted to a tertiary care centre in Southern Alberta, Canada, between February 2012 and May 2020, investigated with a multimodal imaging protocol (NCCT, sCTA and mCTA). The primary outcome was HE (ICH volume growth ≥6 mL or ≥33%), and the secondary outcome was severe HE (ICH volume growth ≥12.5 mL or ≥66%). The DeLong test compared the best-performing scores from each imaging category. RESULTS: 16 HE scores were assessed (NCCT=8, sCTA=6 and mCTA=2) in 217 patients with a median age of 70 years (IQR=60-80), and 86 (39.6%) were females. 51 (23.5%) patients experienced HE and 35 (16.1%) had severe HE. The c-statistic for predicting HE ranged from 0.516 to 0.674 for NCCT-based scores, 0.627 to 0.725 for sCTA-based scores and 0.800 to 0.814 for mCTA-based score. The c-statistic for predicting severe HE ranged from 0.505 to 0.666 for NCCT scores, 0.651 to 0.740 for sCTA scores and 0.813 to 0.828 for mCTA scores. A statistically significant difference favouring mCTA over other imaging modalities in predicting both HE and severe HE was observed. CONCLUSIONS: Advanced imaging demonstrated a stepwise improvement in the predictive performance of HE scores. However, no existing score achieved excellent predictive performance (c-statistics ≥0.90) in our cohort, highlighting the need for further refinement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».