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Enregistrement W1552862843 · doi:10.1161/str.46.suppl_1.wmp24

Abstract W MP24: Improving Collateral Circulation Evaluation Accuracy: Multiphase CTA on Acute Stroke

2015· article· en· W1552862843 sur OpenAlexaff
Marta Rubiera, Vanessa Carvalho, Sandra Bonet, Alan Flores, Daniel Cárcamo, Miguel Lemus, Pilar Coscojuela, David de Bonadona, Rafael Ponciano, Marián Muchada, David Rodríguez‐Luna, Jorge Pagola, Laia Seró, Alejandro Tomasello, Bijoy K. Menon, Mayank Goyal, Marc Ribó, Carlos A. Molina

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCollateral circulationStroke (engine)OcclusionAcute strokeInternal medicineRadiologyCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,286 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
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