Triaging transient ischemic attack and minor stroke patients using acute magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether the presence of diffusion-weighted imaging (DWI) lesions and vessel occlusion on acute brain magnetic resonance images of minor stroke and transient ischemic attack patients predicted the occurrence of subsequent stroke and functional outcome. 120 transient ischemic attack or minor stroke (National Institutes of Health Stroke Scale < or = 3) patients were prospectively enrolled. All were examined within 12 hours and had a magnetic resonance scan within 24 hours. Overall, the 90-day risk for recurrent stroke was 11.7%. Patients with a DWI lesion were at greater risk for having a subsequent stroke than patients without and risk was greatest in the presence of vessel occlusion and a DWI lesion. The 90-day risk rates, adjusted for baseline characteristics, were 4.3% (no DWI lesion), 10.8% (DWI lesion but no vessel occlusion), and 32.6% (DWI lesion and vessel occlusion) (p = 0.02). The percentages of patients who were functionally dependent at 90 days in the three groups were 1.9%, 6.2%, and 21.0%, respectively (p = 0.04). The presence of a DWI lesion and a vessel occlusion on a magnetic resonance image among patients presenting acutely with a transient ischemic attack or minor stroke is predictive of an increased risk for future stroke and functional dependence.
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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) | 0,000 | 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 ».