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Enregistrement W2063646895 · doi:10.1159/000355024

Magnetic Resonance Imaging versus Computed Tomography in Transient Ischemic Attack and Minor Stroke: The More Υou See the More You Know

2013· article· en· W2063646895 sur OpenAlexaff
F. Moreau, Negar Asdaghi, Jayesh Modi, Mayank Goyal, Shelagh B. Coutts

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases Extra · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingStroke (engine)Acute strokeComputed tomographyProspective cohort studyRadiologyIschemiaCardiologyLesionNuclear medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) is proposed as the preferred imaging modality to investigate patients with transient ischemic attack (TIA). This is mainly based on a higher yield of small acute ischemic lesions; however, direct prospective comparisons are lacking. In this study, we aimed to directly compare the yield of acute ischemic lesions on MRI and computed tomography (CT) in the emergency diagnosis of suspected TIA or minor stroke. METHODS: Consecutive patients aged 18 years or older presenting with minor stroke (NIHSS <4) or high-risk TIA and who were examined by a stroke neurologist within 24 h of symptom onset were prospectively enrolled in the CATCH study. Patients who had undergone both a baseline CT and an MRI within 24 h of symptom onset were included in this substudy. Baseline MRI and CT were interpreted independently to identify an acute ischemic lesion. The rates of acute ischemic lesions on CT and MRI were compared, and the volume of acute ischemic lesions was measured on MRI. In addition, the volume of acute ischemic lesions on MRI was compared between patients who had evidence of acute ischemia on CT and in those who did not. RESULTS: A total of 347 patients were included, 168 with TIAs, 147 with minor strokes and 32 with a final diagnosis of a mimic. Acute ischemic lesions were detected in 39% of TIAs by using MRI versus 8% by using CT (p < 0.0001) and in 86% of minor strokes by using MRI versus 18% by using CT (p < 0.0001). Compared to MRI, CT had a sensitivity of 20% and a specificity of 98% in identifying an acute ischemic lesion. The infarct volume on diffusion-weighted MRI was larger in cases where the CT also showed an acute ischemic lesion (median 5.07 ml, IQR 10) as compared to lesions seen only on MRI (median 0.68 ml, IQR 1.31, p < 0.0001). CONCLUSION: MRI is superior to CT in detecting the small ischemic lesions occurring after TIA and minor stroke. Since these lesions are clinically relevant, MRI should be the preferred imaging modality in this setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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