The CBV-ASPECT Score as a Predictor of Fatal Stroke in a Hyperacute State
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many parameters of multimodal computed tomography (CT) have been assessed to predict clinical outcome and recanalization after thrombolysis. However, an early predictor of fatal stroke has not been clearly identified. Therefore, this study was conducted to identify early predictors related to fatal stroke. METHODS: We retrospectively analyzed subjects with acute ischemic stroke within 6 h of onset between March 2007 and January 2009. Early fatal stroke was defined as death or coma within 1 week of the initial ischemic stroke. Multimodal CT images were scored according to previous studies, such as the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), collateral score (CS) and clot burden score (CBS). RESULTS: A total of 68 patients were analyzed in this study. Twenty-two patients (32.4%) fell into a coma or died within 1 week of the initial stroke. Patients with fatal stroke had a lower CS, CBS and ASPECTS in the cerebral blood volume (CBV) and time-to-peak maps than those with nonfatal stroke. The initial NIHSS score, CBV-ASPECTS, age and diabetes mellitus were associated with fatal infarct in multivariate logistic regression analysis. CONCLUSIONS: Our study demonstrated that initially low CBV-ASPECTS on perfusion CT could predict early fatal stroke and that a CBV-ASPECTS threshold of <4 with a modest sensitivity and specificity could be considered as an early predictor of fatal stroke.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».