Novel Approaches in Evaluating and Predicting the Potential Benefit of Middle Cerebral Artery Angioplasty & Stenting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our aim was to investigate a novel approach to perform preoperative evaluation patients who underwent middle cerebral artery (MCA) percutaneous transluminal angioplasty and stenting (PTAS). METHOD: Sixty-five patients with symptomatic MCA stenosis of at least >70% who underwent MCA PTAS were enrolled. The multimodal stroke assessment using CT (MOSAIC) score was used to evaluate the preoperative condition. The Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Scoring (ASPECTS) was used to assess the time-to-peak (TTP) parameter of Computer tomography perfusion (CTP). The factors potentially improving TTP following stenting were investigated. The prognostic value of the MOSAIC scores to predict TTP improvement was analyzed and compared. RESULTS: The MOSAIC score was a reliable prognostic tool for the degree of improvement of TTP (odds ratio 1.89 [1.08-2.07], P < .01) in patients with PTAS. The MOSAIC score had a higher prognostic accuracy than the degree of CBF deficit, the degree of stenosis, and the amount of tissue infarction. During 1-year follow-up, the stroke and death rate of was 8.1%, the in-stent restenosis rate was 6.5%, and good final outcome (modified Rankin Scale ≤ 2) was observed in 76.9%. CONCLUSIONS: The MOSAIC score can be reliably used in selecting patients with MCA stenosis for PTAS.
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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 | 0,001 | 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 ».