CT Perfusion-Derived Mean Transit Time Predicts Early Mortality and Delayed Vasospasm after Experimental Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: There are limited indicators available to predict cerebral vasospasm in patients with subarachnoid hemorrhage (SAH). The purpose of this study was to determine if CT perfusion-derived hemodynamic parameters are predictors of vasospasm severity and outcome after experimental SAH. MATERIALS AND METHODS: SAH was induced in 25 New Zealand white rabbits. Cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume (CBV), and mean transit time (MTT) were measured with CT perfusion before SAH, within 1 hour after SAH, and on days 2, 4, 7, 9, and 16 after SAH. Basilar artery diameter, measured with CT angiography and neurologic scoring, was also obtained on the same days. Differences between animals with moderate-severe delayed vasospasm (>/=24% basilar artery narrowing) and mild delayed vasospasm (<24% basilar artery narrowing) were investigated with repeated measures analysis of variance. Multiple linear regression analysis was used to investigate the relationship between CT perfusion parameters (CBF, CBV, MTT), basilar artery diameter, and neurologic score. RESULTS: MTT increase <1 hour after SAH independently predicted mortality within 48 hours of SAH (P < .05). MTT and neurologic deficits were significantly greater with moderate-severe than with mild vasospasm (P < .05). MTT on day 2, but not CBF or CBV, was a significant predictor of subsequent moderate-severe delayed vasospasm (P < .05). CONCLUSION: In the rabbit model of experimental SAH, the CT-derived hemodynamic parameter MTT on day 0 predicted early mortality, and MTT on day 2 predicted development of moderate-severe delayed vasospasm. MTT was also significantly correlated with arterial diameter and neurologic score.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».