Importance of Leukoaraiosis on CT for Tissue Plasminogen Activator Decision Making: Evaluation of the NINDS rt-PA Stroke Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leukoaraiosis is associated with microhemorrhages on T(2)*-weighted magnetic resonance imaging of the brain. Such hemorrhages have been postulated to be responsible for symptomatic intracerebral hemorrhage (ICH) after thrombolytic treatment. We examined the relationship between small-vessel ischemic disease and symptomatic ICH within the NINDS rt-PA Stroke Study. METHODS: Baseline CT scans from the NINDS rt-PA Stroke Study were re-evaluated retrospectively by blinded expert CT readers using the van Swieten Score (vSS) for leukoaraiosis. The scale examined the severity of white-matter changes on 3 serial CT slices and graded separately for the 2 distinct regions anterior and posterior to the central sulcus: 0 = no lesion, 1 = partly involving the white matter, and 2 = extending up to the cortex. RESULTS: 603 CT scans were interpreted. The risk of symptomatic ICH increased with higher vSS in both the placebo and treatment groups. The absolute risk of symptomatic hemorrhage was 7.9% in the rt-PA-treated cohort among patients with severe white-matter disease (vSS = 3-4) versus 2.9% receiving placebo. Among severe leukoaraiosis patients (vSS = 3-4), no differential treatment effect was seen with rt-PA patients achieving better outcomes than placebo, modified Rankin score 0-1 in 31.6% of rt-PA-treated versus 14.7% of placebo-treated patients. CONCLUSION: The results from the present study do not support the concept that leukoaraiosis present on baseline noncontrast CT scanning is critical to thrombolysis decision making in the first 3 h from symptom onset. No clear leukoaraiosis threshold was identified below which no benefit or harm could be seen from intravenous rt-PA therapy.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».