Is diffusion imaging appearance an independent predictor of outcome after ischemic stroke?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MR diffusion-weighted imaging (DWI) in ischemic stroke can be quantified by calculating the apparent diffusion coefficient (ADC) or measuring lesion volume. OBJECTIVE: To clarify the association between DWI lesion parameters, clinical stroke severity at baseline, and the relationship with functional outcome. METHODS: Consecutive patients with stroke were categorized for stroke type (Oxford Community Stroke Project Classification [OCSP]) and severity (Canadian Neurologic Scale [CN Scale]) before DWI. The ratio of the trace of the apparent diffusion tensor in the ischemic lesion to the mirror image area in the contralateral hemisphere was calculated (<ADC>r). The volume of the visible lesion on DWI was measured. Any visible lesion on T2-weighted imaging (T2WI) was noted. All assessments were blind to all other information. A blinded observer obtained a 6-month Rankin score. Univariate and multivariate analyses were performed to test for independent associations with outcome. RESULTS: In 108 patients, those with lower (i.e., more abnormal) <ADC>r values had more severe strokes according to the CN Scale (p = 0.01) and the OCSP stroke type (p = 0.002), a large lesion on DWI (p = 0.05), a visible lesion on T2WI (p = 0.001), and poor 6-month functional outcome (p = 0.009). However, on logistic regression, neither <ADC>r nor DWI lesion volume were independent predictors of 6-month outcome over and above age and stroke severity. CONCLUSION: The <ADC>r is associated with functional outcome, but that is because it and DWI lesion volume are also associated with stroke severity. Although DWI lesion features are univariate surrogate outcome predictors, the authors were unable to show that they were independent outcome predictors in the current study. Differences between these and other results may be due to differences in study design, sample size, and case mix.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».