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Imaging‑based models for predicting cerebrovascular complications of carotid stenosis
本文为Cochrane预后系统评价方案,未报告任何原始实验方法或验证结果,仅预先设定检索、数据提取与分析方法。
索引影像模态:超声B模式/多普勒 vs CTA vs MRA 验证策略:外部验证 vs 仅内部验证 症状状态:症状性(近期同侧缺血性卒中、TIA或视网膜缺血) vs 无症状性 影像预测因子类型:手工放射组学特征 vs 深度学习衍生特征 vs 联合影像-临床预测因子 预测时间窗:主要关注中期(1至5年)
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 文献管理与筛选 | EndNote 21 | Clarivate | 21 |
| 数据提取与管理 | Review Manager (RevMan) | The Cochrane Collaboration | 11.8.0 |
| 证据汇总表制作 | GRADEpro GDT | McMaster University (developed by Evidence Prime) | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 研究纳入与排除 | PICOTS框架:人群为成人(≥18岁)颈动脉狭窄(≥50%管腔狭窄或存在易损斑块特征);索引模型为以影像生物标志物为核心预测因子的多变量预后模型;主要结局为同侧缺血性卒中、TIA;主要预测时间窗为1至5年 阅读提示:Methods中“Criteria for considering studies for this review”及Table 1 PICOTS框架 |
| 检索策略 | 检索数据库:Embase、MEDLINE、CENTRAL;无发表时间或语言限制;检索策略见Supplementary material 1(草稿模板,方案发表后执行完整检索) 阅读提示:Methods中“Search methods for identification of studies”及Supplementary material 1 |
| 数据提取 | 提取研究特征、参与者特征、影像预测因子、临床结局、模型特征与性能指标;使用CHARMS清单设计提取表格 阅读提示:Methods中“Data extraction and management” |
| 偏倚风险评估 | 使用PROBAST-AI工具从参与者与数据来源、预测因子、结局、分析四个域评估偏倚风险与适用性,每个域评为低、高或不清楚 阅读提示:Methods中“Assessment of risk of bias in included studies” |
| 数据合成与荟萃分析 | 随机效应模型;τ²使用REML估计;当至少3项研究且τ²>0时使用HKSJ法计算置信区间,否则使用常规Wald型置信区间;若无法荟萃分析则采用SWiM指南进行结构化叙述性综合 阅读提示:Methods中“Data synthesis”及“Data synthesis and meta-analysis approaches” |
| 亚组分析与异质性探究 | 预定义亚组:影像模态、验证策略、症状状态、影像预测因子类型、模型开发日历年;当总研究数至少10项且每个亚组至少3项研究时进行meta回归;异质性使用Cochran Q检验(P<0.10)和I²统计量评估 阅读提示:Methods中“Subgroup analysis and investigation of heterogeneity” |
| 证据确定性评估 | 使用适应预测模型性能的GRADE方法,分别对区分度(C统计量/AUC)和校准进行评级(高、中、低或极低);降级考虑偏倚风险、不一致性、间接性、不精确性和发表偏倚;升级需同时满足多中心外部验证、合并C指数>0.80、预测区间下限>0.75、I²<25%、校准良好等条件 阅读提示:Methods中“Assessment of the certainty of evidence”及“Summary of findings and assessment of the certainty of the evidence” |