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Enregistrement W4409387104 · doi:10.1177/23969873251331484

Reliability of CT, DECT, and MRI for the diagnosis of hemorrhagic transformation after thrombectomy

2025· article· en· W4409387104 sur OpenAlexaff
William Boisseau, Augustin Lecler, Stanislas Smajda, Pierre Seners, Quentin Holay, Lucy Bernardaud, Oriana Tarabay, Julien Savatovsky, Michel Piotin, Mikael Mazighi, Robert Fahed

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital Enhanced Cordless TelecommunicationsTransformation (genetics)MedicineReliability (semiconductor)RadiologyComputer sciencePhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Computed Tomography (CT) is the main modality used for the diagnosis and classification of hemorrhagic transformation (HT) after thrombectomy, however its reliability has shown limitations. Dual-energy CT (DECT) and magnetic resonance imaging (MRI) have been suggested to enhance the reliability of HT detection and classification, but direct three-way comparison of these modalities is lacking. To measure and compare the reliability of CT, DECT and MRI for the diagnosis, classification, and therapeutic consequences of HT after thrombectomy. PATIENTS AND METHODS: Between June 2017 and September 2019, 66 of 324 patients included in the BP-TARGET trial underwent CT, DECT and MRI scans within 36 h after thrombectomy. Seven readers, including three neurologists, two diagnostic, and two interventional neuroradiologists independently reviewed the images. They were asked for each patient and each imaging modality to score the presence of a hemorrhagic transformation (of any type), the type of hemorrhagic transformation according to the European Cooperative Acute Stroke Study (ECASS), and whether they would start the patient on antiplatelet based on the imaging finding. The readers repeated the same readings 1 month later. Interrater and intrarater agreement were measured using Kappa statistics. RESULTS: There were frequent discrepancies between CT, DECT and MRI scans evaluations. The use of MRI led to an increased rate of HT diagnosis compared to CT and DECT scans. Interrater agreement for ECASS classification was only fair-to-moderate for all three imaging modalities but improved to a substantial level after dichotomization into 0/HI1/HI2 versus PH1/PH2. The interrater agreement for the decision to start antiplatelet therapy was substantial only with CT (κ = 0.636 [0.577-0.694]) and remained moderate with MRI and DECT. CONCLUSION: In our study, the imaging modality influenced the diagnosis and classification of HT, the management of antiplatelet therapy, and the interrater and intrarater agreement. These findings may guide the choice of imaging modality in research or clinical settings.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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