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Enregistrement W2004751068 · doi:10.1161/strokeaha.107.510917

Large Ischemic Lesions on Diffusion-Weighted Imaging Done Before Intravenous Tissue Plasminogen Activator Thrombolysis Predicts a Poor Outcome in Patients With Acute Stroke

2008· article· en· W2004751068 sur OpenAlexaboutno aff
Kazumi Kimura, Yasuyuki Iguchi, Kensaku Shibazaki, Yuka Terasawa, Takeshi Inoue, Junichi Uemura, Junya Aoki

Notice bibliographique

RevueStroke · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisTissue plasminogen activatorStroke (engine)Diffusion MRIT-plasminogen activatorBrain ischemiaMagnetic resonance imagingLogistic regressionProspective cohort studyFibrinolytic agentInternal medicineRadiologyIschemiaSurgeryCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: MRI is useful for detecting early ischemic lesions before administration of tissue plasminogen activator in patients with hyperacute ischemic stroke. However, it is unclear whether early ischemic change seen on diffusion-weighted imaging (DWI) can be used to predict patient outcomes. METHODS: Consecutive patients with anterior circulation ischemic stroke treated with tissue plasminogen activator within 3 hours of stroke onset were prospectively studied. The National Institutes of Health Stroke Scale score was obtained before and 7 days after tissue plasminogen activator administration. MRI, including DWI, was done before tissue plasminogen activator thrombolysis. The relationship between the DWI Alberta Stroke Programme Early CT Score (ASPECTS) and patients' outcomes was assessed. RESULTS: The subjects consisted of 49 consecutive patients with stroke (27 males; mean age, 72.9+/-10.3 years). The median (range) of the baseline DWI ASPECTS value was 9 (3-10). Dramatic improvement was seen in one of 8 patients with an ASPECTS < or = 5 compared with 21 of 41 patients with a DWI ASPECTS > 5 (P=0.0592). On the other hand, worsening was noted more frequently in patients with a DWI ASPECTS < or = 5 (3 of 8 patients) than in patients with an ASPECTS > 5 (4 of 41 patients; P=0.0753). Bad outcome was seen more frequently in patients with a DWI ASPECTS < or = 5 (6 of 8 patients) than in patients with a DWI ASPECTS > 5 (2 of 41 patients; P<0.0001). Multivariate logistic regression analysis demonstrated that a DWI ASPECTS < or = 5 was the only independent predictor of a bad outcome (OR, 33.4; 95% CI, 2.7 to 410.8; P=0.0062). CONCLUSIONS: DWI ASPECTS appears to be a reliable tool for predicting bad outcome. Patients with a DWI ASPECTS > 5 should be considered eligible for tissue plasminogen activator therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations126
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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