Combined <sup>1</sup> H MR spectroscopy and diffusion-weighted MRI improves the prediction of stroke outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prognostic value of the biochemical changes seen with proton MR spectroscopy (1H MRS) in ischemic stroke was examined. Acute diffusion-weighted imaging (DWI) was used to identify regions of ischemia for 1H MRS voxel localization. METHODS: Nineteen patients had 36 1H MRS studies, 13 patients acutely (mean, 11.1 hours), 10 subacutely (mean, 3.9 days), and 13 at outcome (mean, 82 days). Single-voxel, long-echo, timepoint-resolved spectroscopy was used to obtain lactate, n-acetylaspartate (NAA), choline, and creatine levels from the infarct core. Outcome measures were final infarct volume and clinical assessment scales (Canadian Neurological Scale, Barthel Index, and Rankin Scale). RESULTS: Acute lactate/choline ratio correlated more strongly with clinical outcome scores (r = 0.76 to 0.83; p < 0.01) and final infarct size (r = 0. 96; p < 0.01) than acute DWI lesion volume or acute NAA/choline ratio. Combination of acute lactate/choline ratio with acute DWI lesion volume improved prediction of all outcome scores (R2 = 0.80 to 0.90). The predictive effect of acute lactate/choline ratio was independent of acute DWI lesion volume (p < 0.001). In subacute and chronic infarction, both lactate/choline and NAA/choline ratios continued to correlate with outcome (p < 0.05). At the chronic stage, persistent lactate/choline ratio elevation strongly correlated with outcome measures (r = 0.71 to 0.87). CONCLUSION: Lactate/choline ratio measured in the acute infarct core by 1H MRS improves the prediction of stroke outcome and provides prognostic information complementary to DWI. Lactate/choline ratio could be used as an additional marker to select patients for acute and chronic therapies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».