Could clinical diffusion-mismatch determined using DWI ASPECTS predict neurological improvement after thrombolysis before 3 h after acute stroke?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical-diffusion mismatch (CDM) between stroke severity and volume of diffusion-weighted imaging (DWI) lesions seems to predict penumbra. The Alberta Stroke Program Early CT Score on DWI (DWI ASPECTS) is a simple score for identifying ischaemic lesions. The authors examined whether CDM using DWI ASPECTS can predict neurological improvement in patients with acute stroke treated with intravenous tissue plasminogen activator (t-PA). METHODS: The authors enrolled consecutive patients with anterior circulation stroke treated with intravenous t-PA. The authors calculated a cut-off value for CDM using DWI ASPECTS. After excluding a group of patients with mild symptoms (National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score <8), the authors divided the patients into two groups by presence or not of CDM (a positive group (P-CDM) and a negative group (N-CDM)). The authors then compared clinical characteristics including NIHSS score and modified Rankin Scale at 90 days after intravenous t-PA. RESULTS: Seventy-one patients (male 41, mean age 74 years) were enrolled. DWI ASPECTS was linearly related to DWI lesion volume. The authors defined CDM as NIHSS scores > or =8 and DWI ASPECTS > or =7. The P-CDM group had 35 patients (61%) and the N-CDM group 22 patients (39%). NIHSS scores on admission were 15 (median) in P-CDM and 20 in N-CDM (p=0.004). NIHSS scores after intravenous t-PA improved in P-CDM but were unchanged in N-CDM (7 vs 20 at 7 days, p=0.033 on ANOVA). A favourable outcome at 90 days, defined as modified Rankin scale 0-3, was found in 46% of P-CDM patients and 14% of N-CDM patients (p=0.020). CONCLUSION: CDM determined using DWI ASPECTS may be associated with neurological improvement in patients treated with intravenous t-PA.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».