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Enregistrement W2104743923 · doi:10.3174/ajnr.a4117

Assessment of Intracranial Collaterals on CT Angiography in Anterior Circulation Acute Ischemic Stroke

2014· article· en· W2104743923 sur OpenAlexaboutno aff
Leonard L.L. Yeo, Prakash Paliwal, Hock‐Luen Teoh, Raymond C.S. Seet, Bernard P.L. Chan, Eric Ting, Narayanaswamy Venketasubramanian, Wee Kheng Leow, Benjamin R. Wakerley, Yoshiki Kusama, Rahul Rathakrishnan, Vijay K. Sharma

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineAngiographyIschemic strokeStroke (engine)Cerebral angiographyCollateral circulationRadiologyCardiologyAcute strokeIschemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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