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Enregistrement W6921380984 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6252800.v1

Exploratory study to assess feasibility of intracerebral hemorrhage detection by point of care cranial ultrasound

2022· other· en· W6921380984 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial DopplerIntracerebral hemorrhageUltrasoundPoint of care ultrasoundNeurointensive careMagnetic resonance imagingArtifact (error)Subarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Limited studies have evaluated the use of ultrasound for detection of intracerebral hemorrhage (ICH) using diagnostic ultrasound Transcranial Doppler machines in adults. The feasibility of ICH detection using Point of care Ultrasound (POCUS) machines has not been explored. We evaluated the feasibility of using cranial POCUS B mode imaging performed using intensive care unit (ICU) POCUS device for ICH detection with a secondary goal of mapping optimal imaging technique and brain topography likely to affect sensitivity and specificity of ICH detection with POCUS. Materials and methods After obtaining IRB approval, a blinded investigator performed cranial ultrasound (Fujifilm, Sonosite® Xporte, transcranial and abdominal presets) through temporal windows on 11 patients with intracerebral pathology within 72 h of last CT/MRI (computed tomography scan/magnetic resonance imaging) brain after being admitted to a neurocritical care unit in Aug 2020 and Nov 2020–Mar 2021. Images were then compared to patient’s CT/MRI to inform topography. Inferential statistics were reported. Results Mean age was 57 (28–77 years) and 6/11 were female. Six patients were diagnosed with ICH, 3 with ischemic stroke, 1 subarachnoid hemorrhage, and 1 brain tumor. The sensitivity and specificity of point of care diagnosis of ICH compared to CT/MRI brain was 100% and 50%, respectively. Mean time between ultrasound scan and CT/MRI was 13.3 h (21 min–39 h). Falx cerebri, choroid calcification and midbrain-related artifacts were the most reproducible hyperechoic signals. Abdominal preset on high gain yielded less artifact than Transcranial Doppler preset for cranial B mode imaging. False positive ICH diagnosis was attributed to intracerebral tumor and midbrain-related artifact. Conclusions Our exploratory analysis yielded preliminary data on use of point of care cranial ultrasound for ICH diagnosis to inform imaging techniques, cranial topography on B mode and sample size estimation for future studies to evaluate sensitivity and specificity of cranial POCUS in adult patients. This pilot study is limited by small sample size and over representation of ICH in the study. Cranial POCUS is feasible using POCUS machines and may have potential as a screening tool if validated in adequately powered studies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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