Averting Transient Ischemic Attack Misdiagnosis : Discriminating Features From a Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
Transient Ischemic Attack (TIA) is often used as a catchall diagnosis for patients with transient neurological events. However, stroke specialists establish a non-TIA/stroke diagnosis for up to half of Stroke Prevention Clinics patients.1-3 Arbitrary TIA diagnosis and a surplus of non-TIA referrals impedes rapid stroke services for patients truly at risk of further events. Our retrospective chart review included 1894 patients referred to The Ottawa Hospital Stroke Prevention Clinic in 2015. Descriptive statistics were used to define patient and referral characteristics, features of the presenting neurological event and final diagnosis by a stroke neurologist (classified as definitely, possibly, or definitely not TIA/stroke). Multinomial logistic regression analysis with backwards elimination and a significance level of staying in the model of u03b1 0.15 was used to identify variables associated with the final diagnosis.The final model included 20 variables. The odds of a final diagnosis of definite TIA/stroke (vs definitely not) was more than 50% lower for patients with two or more events in the past month or stereotyped features. Loss of consciousness, amnesia, lightheadedness, jerking, situational triggers, and positive visual phenomena were associated with an 83% to 98% reduced odds of final TIA/stroke diagnosis.Identification of presenting variables associated with a reduced likelihood of TIA/stroke diagnosis is important to consider when determining the provisional diagnosis for a transient neurological event. Judicious attention to features less commonly associated with TIA/stroke may influence a broader differential diagnosis, guide initial testing to enhance discrimination, and may reduce unnecessary demands for urgent stroke services.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».