The ASPIRE Approach for TIA Risk Stratification
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of stroke after transient ischemic attack (TIA) is elevated in the days to weeks after TIA. A variety of prediction rules to predict stroke risk have been suggested. In Alberta a triage algorithm to facilitate urgent access based on risk level was agreed upon for the province. Patients with ABCD2 score ≥ 4, or motor or speech symptoms lasting greater than five minutes, or with atrial fibrillation were considered high risk (the ASPIRE approach). We assessed the ability of the ASPIRE approach to identify patients at risk for stroke. METHODS: We retrospectively reviewed charts from 573 consecutive patients diagnosed with TIA in Foothills Hospital emergency room from 2002 through 2005. We recorded clinical and event details and identified the risk of stroke at three months. RESULTS: Among 573 patients the 90-day risk of stroke was 4.7% (95% CI 3.0%, 6.4%). 78% of the patients were identified as high risk using this approach. In patients defined as high risk on the ASPIRE approach there was a 6.3% (95% CI 4.2%, 8.9%) risk of stroke. In patients defined as low risk using the ASPIRE approach there were no recurrent strokes (100% negative predictive value). In contrast, two patients with low ABCD2 scores (ABCD2 score < 4) suffered recurrent strokes. CONCLUSION: The ASPIRE approach has a perfect negative predictive value in the population in predicting stroke. However, this high sensitivity comes at a cost of identifying most patients as high risk.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».