(ASPECTS) for Assessing CT Scans in Patients with Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Clinicians are insecure reading CT scans by using the one-third rule for acute middle cerebral artery stroke (1/3 MCA rule) before treating patients with recombinant tissue plasminogen activator. The 1/3 MCA rule is a poorly defined volumetric estimate of the size of cerebral infarction of the MCA. A 10-point quantitative topographic CT scan score, the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), is described and illus-trated. A sharp increase in dependence and death occurs with an ASPECTS of 7 or less. We describe how to use ASPECTS and why it works with CT scans obtained on all commonly used axial baselines. We also describe interobserver reliability among clinicians from different specialties and with different experience in reading CT scans in the context of acute stroke. METHODS: The six physicians who developed ASPECTS answered a questionnaire on pre-cisely how they interpret and use ASPECTS. The ASPECTS areas as interpreted by these physicians were compared with one another and with standards in the literature. k statistics were used to assess the interobserver reliability of ASPECTS versus the 1/3 MCA rule. RESULTS: The exact methods of interpretation varied among the six individual observers, with either a 3:3 or 4:2 split on the specific questions. The overall interobserver agreement was
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».