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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».