Assessment of Intracranial Collaterals on CT Angiography in Anterior Circulation Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Intracranial collaterals influence the prognosis of patients treated with intravenous tissue plasminogen activator in acute anterior circulation ischemic stroke. We compared the methods of scoring collaterals on pre-tPA brain CT angiography for predicting functional outcomes in acute anterior circulation ischemic stroke. MATERIALS AND METHODS: Two hundred consecutive patients with acute anterior circulation ischemic stroke treated with IV-tPA during 2010-2012 were included. Two independent neuroradiologists evaluated intracranial collaterals by using the Miteff system, Maas system, the modified Tan scale, and the Alberta Stroke Program Early CT Score 20-point methodology. Good and extremely poor outcomes at 3 months were defined by modified Rankin Scale scores of 0-1 and 5-6 points, respectively. RESULTS: Factors associated with good outcome on univariable analysis were younger age, female sex, hypertension, diabetes mellitus, atrial fibrillation, small infarct core (ASPECTS ≥8), vessel recanalization, lower pre-tPA NIHSS scores, and good collaterals according to Tan methodology, ASPECTS methodology, and Miteff methodology. On multivariable logistic regression, only lower NIHSS scores (OR, 1.186 per point; 95% CI, 1.079-1.302; P = .001), recanalization (OR, 5.599; 95% CI, 1.560-20.010; P = .008), and good collaterals by the Miteff method (OR, 3.341; 95% CI, 1.203-5.099; P = .014) were independent predictors of good outcome. Poor collaterals by the Miteff system (OR, 2.592; 95% CI, 1.113-6.038; P = .027), Maas system (OR, 2.580; 95% CI, 1.075-6.187; P = .034), and ASPECTS method ≤5 points (OR, 2.685; 95% CI, 1.156-6.237; P = .022) were independent predictors of extremely poor outcomes. CONCLUSIONS: Only the Miteff scoring system for intracranial collaterals is reliable for predicting favorable outcome in thrombolyzed acute anterior circulation ischemic stroke. However, poor outcomes can be predicted by most of the existing methods of scoring intracranial collaterals.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».