Regional Leptomeningeal Score on CT Angiography Predicts Clinical and Imaging Outcomes in Patients with Acute Anterior Circulation Occlusions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The regional leptomeningeal score is a strong and reliable imaging predictor of good clinical outcomes in acute anterior circulation ischemic strokes and can therefore be used for imaging based patient selection. Efforts to determine biological determinants of collateral status are needed if techniques to alter collateral behavior and extend time windows are to succeed. MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective Institutional Review Board-approved study of patients with acute ischemic stroke and M1 middle cerebral artery+/- intracranial internal carotid artery occlusion at our center from 2003 to 2009. The rLMC score is based on scoring pial and lenticulostriate arteries (0, no; 1, less; 2, equal or more prominent compared with matching region in opposite hemisphere) in 6 ASPECTS regions (M1-6) plus anterior cerebral artery region and basal ganglia. Pial arteries in the Sylvian sulcus are scored 0, 2, or 4. Good clinical outcome was defined as mRS ≤ 2 at 90 days. RESULTS: The analysis included 138 patients: 37.6% had a good (17-20), 40.5% a medium (11-16), and 21.7% a poor (0-10) rLMC score. Interrater reliability was high, with an intraclass correlation coefficient of 0.87 (95% CI, 0.77%-0.95%). On univariate analysis, no single vascular risk factor was associated with the presence of poor rLMCs (P ≥ .20 for all comparisons). In multivariable analysis, the rLMC score (good versus poor: OR, 16.7; 95% CI, 2.9%-97.4%; medium versus poor: OR, 9.2, 95% CI, 1.7%-50.6%), age (< 80 years), baseline ASPECTS (≥ 8), and clot burden score (≥ 8) were independent predictors of good clinical outcome. CONCLUSIONS: The rLMC score is a strong imaging parameter on CT angiography for predicting clinical outcomes in patients with acute ischemic strokes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».