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Enregistrement W1509818742 · doi:10.1161/str.45.suppl_1.189

Abstract 189: STAR: CT and MR Perfusion Imaging and Good Outcomes in Endovascular Stroke Treatment

2014· article· en· W1509818742 sur OpenAlexaff
David S. Liebeskind, Fabien Scalzo, Mark S. Johnson, Antoni Dávalos, Alain Bonafé, Carlos Castaño, René Chapot, Marcel Arnold, Roman Sztajzel, Thomas Liebig, Mayank Goyal, Michael Besselmann, Antonio Moreno, Gerhard Schroth, Jan Gralla, Vítor Mendes Pereira, Raul G. Nogueira

Notice bibliographique

RevueStroke · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionPerfusion scanningStroke (engine)RadiologyNuclear medicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Perfusion imaging may be used to select stroke patients for endovascular treatment, although few data are available on studies of CT and MRI, as used in Solitaire Flow Restoration Thrombectomy for Acute Revascularization (STAR), a prospective, multicenter, single-arm trial. Methods: The CT/MRI core lab processed available CT and MR perfusion source images with Olea Sphere 2.2 to measure volumes of infarct core and hypoperfusion. Established definitions for CT and MRI (core: rCBF < 31% (CT); ADC < 600х10 -6 mm 2 /s (MRI); hypoperfusion: Tmax > 6s (CT and MRI)) were used to provide equivalent measures. Core and hypoperfusion volumes, mismatch ratio and DEFUSE-2 categories of target and malignant profile were used to define the relationship of perfusion imaging with clinical outcomes. Results: 87 of 202 cases in STAR (mean age 68.7 ± 12.5 years; 57% women; median baseline NIHSS 15 (8-25)) had CT (60/87 or 69%) or MRI (27/87 or 31%) perfusion imaging processed. This cohort was similar to other STAR cases with mean time to treatment of 263 ± 95 min and IV tPA before thrombectomy in 55%. Infarct core volume was mean 11.2 ± 19.7 (0-116.9) cc with hypoperfusion volume of mean 70.6 ± 46.0 (0-182.2) cc. Mismatch ratio was mean 17.8 ± 53.7. 75/87 (86%) cases were categorized as target mismatch and only 5/87 (6%) as malignant profile. 58/87 patients (67%) had a mRS of 0, 1, or 2 at 90 days and 39/87 (45%) with a mRS of 0 or 1. Multivariate logistic regression identified that age (OR 0.91, p=0.010), time to treatment (OR 0.23, p=0.001), and Tmax > 10 s volume (OR 0.96, p=0.003) were associated with good outcomes (mRS 0-2 at 90 days). Only 2/87 (2.3%) patients had symptomatic ICH. Target mismatch exhibited a trend for good outcomes (p=0.149). Conclusions: STAR enrolled subjects with small infarct cores and extensive mismatch, achieving good clinical outcomes in a majority of cases treated with endovascular therapy. Randomized trials using CT and MR perfusion imaging are warranted to assess the impact of current endovascular stroke treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2014
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