Multimodal CT: Favorable Outcome Factors in Acute Middle Cerebral Artery Stroke with Large Artery Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated which parameters of multimodal computed tomography (CT) or their combinations might be useful as additional imaging predictors for favorable outcomes in acute stroke patients with large artery occlusion. METHODS: The parameters of multimodal CT, including non-enhanced CT, CT angiography, perfusion CT parameters, CT angiography source image (CTA-SI), and collateral flow, were analyzed in 66 consecutive patients with acute middle cerebral artery stroke with large artery occlusion. For favorable outcomes at the 3-month follow-up, odds ratios of multimodal CT parameters with an optimum predictive cut-off Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) were assessed. RESULTS: Cerebral blood volume (CBV) ASPECTS ≥6, CTA-SI ASPECTS ≥7, and good collateral flow were associated with a favorable outcome. The combination of those parameters had better predictive validity compared to a single parameter only: CBV (p = 0.039), CTA-SI (p = 0.038), and collateral flow (p < 0.001). CONCLUSION: Among the various parameters of multimodal CT, CBV ASPECTS ≥6, CTA-SI ASPECTS ≥7, and good collateral flow might be the most reliable predictors for favorable outcomes in acute stroke patients with large artery occlusion. Moreover, considering these parameters simultaneously might improve the predictive validity of multimodal CT for functional outcome.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».