CT Perfusion Quantification of Small-Vessel Ischemic Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cerebral blood flow (CBF) abnormalities are previously demonstrated in white matter disease. A gradation of change may exist between patients with mild and more severe white matter disease. An association between blood brain barrier dysfunction, increasing age and white matter disease is also suggested. The purpose of this study was to quantify and correlate white matter disease severity and CT perfusion (CTP)-derived CBF and to determine whether permeability surface abnormality increases with white matter disease severity. MATERIALS AND METHODS: One hundred twenty patients with strokelike symptoms underwent CTP and MR imaging. Of these, 35 patients (15 women, 20 men; age, 66 +/- 15.7 years) with rapidly resolving symptoms and normal imaging characteristics consistent with transient ischemic attack were retrospectively reviewed and constituted the study cohort. Two blinded neurologists rated white matter severity, assigning age-related white matter change (ARWMC) scores. Patients were dichotomized a priori into mild and moderate-to-severe. CBF, cerebral blood volume (CBV), mean transit time (MTT), and permeability surface product maps were calculated for periventricular and subcortical white matter regions and average white and gray matter. Associations with white matter severity were tested by uni- and multivariate logistic regression analyses. Receiver operating characteristic analysis was performed. RESULTS: White matter disease was mild in 26 patients and moderate-to-severe in 9. Age was associated with increased likelihood of having moderate-to-severe white matter disease (P = .02). ARWMC correlated with subcortical (r = -0.50, P < .001) and average CBF (r = -0.55, P < .001). White matter severity was associated with subcortical (P = .03) and average (P = .03) white matter CBF, with a trend toward periventricular white matter CBF (P = .05). Uni- and multivariate analysis controlling for the confounding effect of age demonstrated significant association between white matter severity and subcortical (P = .032) white matter CBF. Area under the curve was 0.82. No permeability surface abnormality was found. CONCLUSIONS: CTP-derived subcortical white matter CBF is independently associated with white matter disease severity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».