Presence of Deep White Matter Lesions on Diffusion-Weighted Imaging Is a Negative Predictor of Early Dramatic Improvement after Intravenous Tissue Plasminogen Activator Thrombolysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of deep white matter lesions observed at the corona radiata on diffusion-weighted MRI (DWI-W lesions) on the clinical recovery of patients after tissue plasminogen activator (tPA) therapy is unclear. Our goal was to elucidate whether DWI findings before tPA could predict clinical recovery. METHODS: A total of 83 consecutive patients with hyperacute anterior circulation ischemic stroke were enrolled. All patients underwent MRI within 3 h and received intravenous tPA. The relationships among the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) on DWI (DWI-ASPECTS), DWI-W lesions, early dramatic improvement (> or =10-point reduction in the total National Institutes of Health Stroke Scale, NIHSS, score or a total NIHSS score of 0-2 after 24 h), early improvement (> or =4-point reduction in the total NIHSS score after 24 h) and worsening (> or =4-point increase in the total NIHSS score after 24 h) were assessed. RESULTS: The median of the baseline DWI-ASPECTS value was 9 (range: 5-10), and DWI-W lesions were found in 36 patients (43%). Patients with early dramatic improvement had a shorter time from onset to tPA (116.1 +/- 34.9 vs. 133.2 +/- 33.1 min; p = 0.0281) and higher DWI-ASPECTS (medians: 9 vs. 9; p = 0.0568). DWI-W lesions were seen less frequently in patients with than without early dramatic improvement (26 vs. 54%; p = 0.0213). Multivariate logistic regression analysis demonstrated that absence of DWI-W lesions (OR: 1.80; 95% CI: 1.08-3.13; p = 0.0279), higher ASPECTS (OR: 1.56; 95% CI: 1.06-2.46; p = 0.0346) and shorter time from onset to tPA (OR: 0.98; 95% CI: 0.97-0.99; p = 0.0429) were independent predictors of early dramatic improvement. CONCLUSIONS: DWI-ASPECTS and DWI-W lesions appear to be useful tools for predicting early dramatic improvement.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».