Final infarct volume estimation on 1-week follow-up MR imaging is feasible and is dependent on recanalization status
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aim to characterize infarct volume evolution within the first month post-ischemic stroke and to determine the effect of recanalization status on early infarct volume estimation. METHODS: Ischemic stroke patients recruited for the MONITOR and VISION studies were retrospectively screened and patients who had infarcts on diffusion-weighted imaging (DWI) at baseline and had at least two follow-up MR scans (n = 56) were included. Pre-defined target imaging time points, obtained on a 3-T MR scanner, were 12 hours (h), 24 h, 7 days, and ≥30 days post-stroke. Infarct tissue was manually traced blinded to the images at the other time points. Infarct expansion index was calculated by dividing infarct volume at each follow-up time point by the baseline DWI infarct volume. Recanalization was assessed within 24 h post-stroke. Correlation and statistical comparison analysis were done using the Spearman, Mann-Whitney, and Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Follow-up infarct volumes were positively correlated with the baseline infarct volume (ρ > 0.81; p < 0.001) where the strongest correlation existed between baseline and 7-day post-stroke infarct volumes (ρ = 0.92; p < 0.001). The strongest correlation among the follow-up imaging was found between infarct volumes 7-day post-stroke and ≥30-day time points (ρ = 0.93; p < 0.001). Linear regression showed a close-to unity slope between 7-day and final infarct volumes (slope = 1.043; p < 0.001). Infarct expansion was higher in the non-recanalized group than the recanalized group at the 7-day (p = 0.001) and ≥30-day (p = 0.038) time points. CONCLUSIONS: Final infarct volume can be approximated as early as 7 days post-stroke. Final infarct volume approximation is significantly associated with recanalization status.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».