P.128 Evaluation of endovascular access complexity on stroke patient’s initial imaging: an agreement study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neck vessel imaging is often performed in hyperacute stroke to allow neurointerventionalists to estimate access complexity. This study aimed to assess clinician agreement on catheterization strategies based on imaging in these scenarios. Methods: An electronic portfolio of 60 patients with acute ischemic stroke was sent to 53 clinicians. Respondents were asked: (1) the difficulty of catheterization through femoral access with a regular Vertebral catheter, (2) whether to use a Simmons or reverse-curve catheter initially, and (3) whether to consider an alternative access site. Agreement was assessed using Fleiss’ Kappa statistics. Results: Twenty-two respondents (7 neurologists, 15 neuroradiologists) completed the survey. Overall there was slight interrater agreement (κ=0.17, 95% CI: 0.10–0.25). Clinicians with >50 cases annually had better agreement (κ=0.22) for all questions than those with fewer cases (κ=0.07). Agreement did not significantly differ by imaging modality: CTA (κ=0.18) and MRA (κ=0.14). In 40/59 cases (67.80%), at least 25% of clinicians disagreed on whether to use a Simmons or reverse-curve catheter initially. Conclusions: Agreement on catheterization strategies remains fair at best. Our results suggest that visual assessment of pre-procedural vessels imaging is not reliable for the estimation of endovascular access complexity.
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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 | 0,026 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».