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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».