Abstract W MP24: Improving Collateral Circulation Evaluation Accuracy: Multiphase CTA on Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Good collateral circulation (CC) associates favourable outcomes on acute stroke patients, but which is the best technique to evaluate it is controversial. Single-phase CTA (sCTA) is widely used, but lacks of temporal resolution, and may mislabel CC. We aim to evaluate a new, quick (not post processing), time resolved technique to evaluate CC: multiphase CTA (mCTA). METHODS: Consecutive <4.5h stroke patients evaluated for reperfusion therapies with confirmed M1-MCA or TICA occlusion by sCTA were included. Two more cerebral CTA acquisitions with 10 and 20 seconds delay were performed for mCTA. CC evaluation is described in the Table. sCTA and mCTA were compared as predictors of clinical, radiological and functional endpoints. Recanalization (REC) was assessed by TCD at 24h. RESULTS: 78 patients were included. Mean age: 66.3±13.6y, median NIHSS 17.5 (IQR 6.3), 52 (66.7%) M1- and 26 (33.3%) TICA-occlusions. Mean time from onset to CTA: 2:32±1:31h. On sCTA, 61.8% patients presented good CC whereas on mCTA, 54.7%. Only on mCTA good CC was an independent predictor of low infarct volume at 24h (OR 3.6, CI 95% 1.3-10.5, p=0.017). Moreover, only mCTA-CC status was associated with lower 24h median NIHSS (good CC:5 vs poor CC:17, p<0.001), and 3 months favourable outcome (mRS0-2: good CC 57.1% vs poor CC 11.5%, p<0.001). Association with outcome was especially significant in patients without REC: among poor CC patients, mRS0-2: 0% in non REC Vs 50% in REC (p<0.01). In a logistic regression model including age, NIHSS, ASPECTS and REC, only good CC on mCTA predicted favourable outcome (OR 6.8, CI 95% 1.6-29.2, p=0.009). CONCLUSION: CC evaluation on mCTA improves accuracy of clinical and radiological endpoints as compared with sCTA. Good CC on mCTA is an independent predictor of low infarct volume and good outcome, especially if REC is not achieved.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».