Abstract W P43: Clot Characteristics on Ct-angiography Predict Early Recanalization With Intravenous Tpa in Patients With Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We explore relationships amongst known and novel clot characteristics identified on CTA and early recanalization with IV tPA using classification and regression tree analysis (CART). Methods: Data is from patients presenting with acute ischemic stroke and proximal anterior circulation occlusions from the Calgary CTA database (2003-2012) and the Keimyung Stroke Registry (2005-2009). Patients who received IV t-PA followed by endovascular therapy were included. Clot location, clot length, residual flow through clot, ratio of contrast HU pre/post clot (cirHU) and distance of clot from M1 origin (for M1 MCA occlusions), were assessed on baseline CT-angio using OsiriX (Fig 1). Early recanalization (TICI 2a, 2b & 3) with IV t-PA was assessed on DSA first run. Results: We identified 228 patients (50.4% male, median age 69 yrs, median baseline NIHSS 17) who fulfilled inclusion criteria. Median symptom onset to IV t-PA time was 120 mins (IQR=70 mins) and median IV t-PA bolus to first angio run time was 70.5 mins (IQR=62 mins). Patients with residual flow within clot are five times more likely to recanalize than those without. Patients with residual flow within clot and a shorter clot length (≤15mm) were the most likely to recanalize(70.6%). Patients without residual flow with a carotid T/L occlusion rarely recanalized (1.7%). Patients without residual flow in M1 clots recanalized more if they were distal and had a cirHU < 2 (36.8%). (Fig 2). Inter-rater reliability for these clot characteristics was good to excellent. Conclusion: Clot characteristics on CTA could help physicians estimate early recanalization rates with IV tPA for proximal clots ranging from 0% to more than 80%.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».