CT-NIHSS Mismatch Does Not Correlate With MRI Diffusion-Perfusion Mismatch
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: MRI diffusion-perfusion mismatch may identify patients for thrombolysis beyond 3 hours. However, MRI has limited availability in many hospitals. We investigated whether mismatch between the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) and the NIH Stroke Scale (NIHSS) correlates with MRI diffusion-perfusion mismatch. METHODS: We retrospectively analyzed a cohort of consecutive acute ischemic stroke patients who underwent MRI and CT at admission. NIHSS was performed by the admitting physician. MRI and CT were reviewed by 2 blinded expert raters. Degree of MRI mismatch was defined as present (> 25%) or absent (<25%). Univariate and multivariate analyses were performed to determine characteristics associated with MRI mismatch. Probability of MRI mismatch was calculated for all combinations of ASPECTS and NIHSS cutoff scores. RESULTS: Included in the analysis were 143 patients. Median NIHSS on admission was 4 (IQR, 2 to 10); median ASPECTS was 10 (IQR, 9 to 10). Median time to completion of MRI and CT was 4.5 (2.5 to 13.9) hours after onset. CT and MRI were separated by a median of 35 (IQR, 29 to 44) minutes. MRI mismatch was present in 41% of patients. In multivariate analysis, only shorter time-to-scan (OR, 0.96 per hour; 95% CI, 0.92 to 1.0; P=0.043) was associated with MRI mismatch. There was no combination of NIHSS and ASPECTS thresholds that was significantly associated with MRI mismatch. CONCLUSIONS: ASPECTS-NIHSS mismatch did not correlate with MRI diffusion-perfusion mismatch in this clinical cohort. MRI mismatch was associated with decreasing time from stroke onset to scan.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».