Stockholm Score of Lesion Detection on Computed Tomography following Mild Traumatic Brain Injury (SELECT-TBI) Study: Pilot Analysis and Statistical Analysis Plan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild traumatic brain injury (mTBI) is a common cause of emergency department visits. Only a small percentage of mTBI patients develop an intracranial lesion (ICL) and even fewer will require neurosurgical intervention due to their injury. The Stockholm Score of Lesion Detection on Computed Tomography following Mild Traumatic Brain Injury (SELECT-TBI) study aims to provide a data-driven approach to estimate individualized risk for traumatic ICL and clinically significant lesions in mTBI patients. OBJECTIVE: To provide a statistical analysis plan and pilot data analysis before completion of data collection, as pre-planned in the published study protocol. METHODS: Retrospective study of patients ≥ 15 years old who underwent a computed tomography (CT) scan for their mTBI in Stockholm, Sweden, between 2015-2020. Up to 73 variables were collected for each patient. Data analysis of the first 5 000 patients in the cohort was conducted to develop preliminary prediction models using Lasso regression, general linear model and random forest and to perform an optimal population analysis to determine whether the final sample size would be sufficient. RESULTS: Six data selection strategies were tested, and area under the curve (AUC) receiver operator characteristic (ROC) curves were generated with a 4:1 training/validation data segmentation. The best-performing model was the Lasso regression model which achieved an AUC of 0.807 for any ICL and 0.903 for clinically significant ICL (accuracy of 70% and 97.7%, and Brier scores of 0.3 and 0.023 respectively). Clinical variables identified as key features across all models were Glasgow Coma Scale, signs of basilar skull fracture, trauma mechanism, and vomiting, each with an importance score greater than 0.1 (explaining more than 10% model variance). Finally, the highest end prediction of the necessary population size was found to be 29 667 patients. CONCLUSION: Our preliminary results demonstrate the potential for a data-driven approach to generate personalized risk stratification tools. With a final cohort size expected to exceed 40 000 patients, we anticipate being able to create more granular models optimized for integration into clinical decision-making. STUDY REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04995068.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».