Advanced imaging improves prediction of hemorrhage after stroke thrombolysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Very low cerebral blood volume (VLCBV), diffusion, and hypoperfusion lesion volumes have been proposed as predictors of hemorrhagic transformation following stroke thrombolysis. We aimed to compare these parameters, validate VLCBV in an independent cohort using DEFUSE study data, and investigate the interaction of VLCBV with regional reperfusion. METHODS: The EPITHET and DEFUSE studies obtained diffusion and perfusion magnetic resonance imaging (MRI) in patients 3 to 6 hours from onset of ischemic stroke. EPITHET randomized patients to tissue plasminogen activator (tPA) or placebo, and all DEFUSE patients received tPA. VLCBV was defined as cerebral blood volume<2.5th percentile of brain contralateral to the infarct. Parenchymal hematoma (PH) was defined using European Cooperative Acute Stroke Study criteria. Reperfusion was assessed using subacute perfusion MRI coregistered to baseline imaging. RESULTS: In DEFUSE, 69 patients were analyzed, including 9 who developed PH. The >2 ml VLCBV threshold defined in EPITHET predicted PH with 100% sensitivity, 72% specificity, 35% positive predictive value, and 100% negative predictive value. Pooling EPITHET and DEFUSE (163 patients, including 23 with PH), regression models using VLCBV (p<0.001) and tPA (p=0.02) predicted PH independent of clinical factors better than models using diffusion or time to maximum>8 seconds lesion volumes. Excluding VLCBV in regions without reperfusion improved specificity from 61 to 78% in the pooled analysis. INTERPRETATION: VLCBV predicts PH after stroke thrombolysis and appears to be a more powerful predictor than baseline diffusion or hypoperfusion lesion volumes. Reperfusion of regions of VLCBV is strongly associated with post-thrombolysis PH. VLCBV may be clinically useful to identify patients at significant risk of hemorrhage following reperfusion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».