CT/CT Angiography and MRI Findings Predict Recurrent Stroke After Transient Ischemic Attack and Minor Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Transient ischemic attack and minor stroke portend a substantial risk of recurrent stroke. MRI can identify patients at high risk for a recurrent stroke. However, MRI is not commonly available as an emergency. If similarly clinically predictive, a CT/CT angiographic (CTA) imaging strategy would be more widely applicable. METHODS: Five hundred ten patients with consecutive transient ischemic attack and minor stroke underwent CT/CTA and subsequent MRI. We assessed the risk of recurrent stroke within 90 days using standard clinical variables and predefined abnormalities on the CT/CTA (acute ischemia on CT and/or intracranial or extracranial occlusion or stenosis ≥50%) and MRI (diffusion-weighted imaging-positive). RESULTS: There were 36 recurrent strokes (7.1%; 95% CI, 5.0-9.6). Median time to the event was 1 day (interquartile range, 7.5). Median time from onset to CTA was 5.5 hours (interquartile range, 6.4 hours) and to MRI was 17.5 hours (interquartile range, 12 hours). Symptoms ongoing at first assessment (hazard ratio, 2.2; 95% CI, 1.02-4.9), CT/CTA abnormalities (hazard ratio, 4.0; 95% CI, 2.0-8.5), and diffusion-weighted imaging positivity (hazard ratio, 2.2; 95% CI, 1.05-4.7) predicted recurrent stroke. In the multivariable analysis, only CT/CTA abnormalities predicted recurrent stroke. In a secondary analysis, CT/CTA and MRI were not significantly different in their discriminative value in predicting recurrent stroke (0.67; (95% CI, 0.59-0.76 versus 0.59; 95% CI, 0.52-0.67; P=0.09). CONCLUSIONS: Early assessment of the intracranial and extracranial vasculature using CT/CTA predicts recurrent stroke and clinical outcome in patients with transient ischemic attack and minor stroke. In many institutions, CTA is more readily available than MRI and physicians should access whichever technique is more quickly available at their institution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».