Large Ischemic Lesions on Diffusion-Weighted Imaging Done Before Intravenous Tissue Plasminogen Activator Thrombolysis Predicts a Poor Outcome in Patients With Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».