Contribution and Additional Impact of Imaging to the SPAN-100 Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Stroke Prognostication by Using Age and NIHSS score (SPAN-100 index) facilitates stroke outcomes. We assessed imaging markers associated with the SPAN-100 index and their additional impact on outcome determination. MATERIALS AND METHODS: Of 273 consecutive patients with acute ischemic stroke (<4.5 hours), 55 were characterized as SPAN-100-positive (age +NIHSS score ≥ 100). A comprehensive imaging review evaluated differences, using the presence of the hyperattenuated vessel sign, ASPECTS, clot burden score, collateral score, CBV, CBF, and MTT. The primary outcome assessed was favorable outcome (mRS ≤ 2). Secondary outcomes included recanalization, lack of neurologic improvement, and hemorrhagic transformation. Uni- and multivariate analyses assessed factors associated with favorable outcome. Area under the curve evaluated predictors of favorable clinical outcome. RESULTS: Compared with the SPAN-100-negative group, the SPAN-100-positive group (55/273; 20%) demonstrated larger CBVs (<0.001), poorer collaterals (P < .001), and increased hemorrhagic transformation rates (56.0% versus 36%, P = .02) despite earlier time to rtPA (P = .03). Favorable outcome was less common among patients with SPAN-100-positive compared with SPAN-100-negative (10.9% versus 42.2%; P < .001). Multivariate regression revealed poorer outcome for SPAN-100-positive (OR = 0.17; 95% CI, 0.06-0.38; P = .001), clot burden score (OR = 1.14; 95% CI, 1.05-1.25; P < .001), and CBV (OR = 0.58; 95% CI, 0.46-0.72; P = .001). The addition of the clot burden score and CBV improved the predictive value of SPAN-100 alone for favorable outcome from 60% to 68% and 74%, respectively. CONCLUSIONS: SPAN-100-positivity predicts a lower likelihood of favorable outcome and increased hemorrhagic transformation. CBV and clot burden score contribute to poorer outcomes among high-risk patients and improve stroke-outcome prediction.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».