Diffusion-Weighted Imaging-Negative Patients With Transient Ischemic Attack Are at Risk of Recurrent Transient Events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Among patients presenting with a transient ischemic attack (TIA), some clinical features predispose to recurrent TIA, whereas others predispose to subsequent strokes. We assessed the implication of negative diffusion-weighted imaging on a baseline MRI in predicting subsequent TIA. METHODS: We prospectively studied patients presenting in the emergency department within 12 hours of a TIA (motor or speech). All patients had a MRI within 24 hours of the index event. The primary outcome was TIA within 1 year of study entry. The 1-year risk of stroke was also evaluated. RESULTS: A total of 85 patients had a MRI, among which 35 patients (41.2%) had a diffusion-weighted imaging lesion. The mean time from symptom onset to MRI was 12.1 hours. Patients without a diffusion-weighted imaging lesion on baseline MRI were 4.6 times (27.4% versus 5.9%; P<0.05) more likely to have a subsequent TIA at 1 year than patients with a diffusion-weighted imaging lesion, but 4.3 times (2.1% versus 9.1%; P=0.19) less likely to have a subsequent stroke. CONCLUSIONS: The absence of a diffusion-weighted imaging lesion on the baseline scan predicts recurrent transient events rather than stroke.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».