Initial Lesion Volume Is an Independent Predictor of Clinical Stroke Outcome at Day 90
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Age and National Institutes of Health Stroke Scale early after stroke onset have been identified as important determinants of final stroke outcome. We analyzed the Virtual International Stroke Trials Archive (VISTA) database to define the influence of infarct or hemorrhagic volume on clinical outcome after stroke. METHODS: All patients were extracted from VISTA where infarct or hemorrhage volume information was available (n=2538; most images obtained by CT within 72 hours after stroke onset with a subset of MRI data included, volumes calculated by the ABC/2 approximation method). We used multivariate regression models to study the influence of age, National Institutes of Health Stroke Scale at baseline, and initial infarct/hemorrhage volume on clinical outcome (modified Rankin Scale, National Institutes of Health Stroke Scale, mortality) at day 90. RESULTS: We find that in a large cohort of >1800 patients with ischemic stroke, initial lesion size is a strong and independent predictor of stroke outcome in a statistical regression model that also accounts for age and National Institutes of Health Stroke Scale at baseline (P<0.0001). The use of infarct/hemorrhage volume as an additional predictive factor further reduces the fraction of unexplained variance in outcome by approximately 15% (R(2) of 0.41 versus 0.26 in a model without lesion volume). The predictive strength of initial lesion size is only marginally influenced by image modality or time point of image acquisition within the first 72 hours. The model was equally valid for both ischemic and hemorrhagic strokes. CONCLUSIONS: Infarct/hemorrhage volume at baseline together with age and National Institutes of Health Stroke Scale at baseline should be used in the effect analysis of future therapeutic stroke trials to improve power.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».