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Enregistrement W1967732591 · doi:10.1159/000313303

The CBV-ASPECT Score as a Predictor of Fatal Stroke in a Hyperacute State

2010· article· en· W1967732591 sur OpenAlexaboutno aff
Joon‐Tae Kim, Man‐Seok Park, Kang‐Ho Choi, Tai‐Seung Nam, Seong‐Min Choi, Seung‐Han Lee, Byeong C. Kim, Myeong‐Kyu Kim, Ki‐Hyun Cho

Notice bibliographique

RevueEuropean Neurology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)MedicineCardiologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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