Acute Stroke Assessment with CT: Do We Need Multimodal Evaluation?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess detection of stroke and prediction of extent of infarction with multimodal computed tomographic (CT) evaluation (unenhanced CT, perfusion CT, and CT angiography) in patients suspected of having acute stroke. MATERIALS AND METHODS: Forty-four consecutive patients with a mean National Institutes of Health Stroke Scale score of 10.45 and suspected of having ischemic stroke of the anterior circulation were examined with multi-detector row CT within 8 hours (mean, 3.05 hours) of onset of symptoms. All evaluations were performed with the knowledge that acute stroke was suspected but without detailed clinical information. The extent of ischemia or final infarction on the baseline unenhanced CT scan and follow-up images was assessed with the Alberta Stroke Program Early CT score. Different perfusion maps and follow-up images were assessed to determine the percentage of the ischemia-affected hemisphere. Each component, as well as the multimodal CT evaluation, was compared with follow-up unenhanced CT scans or magnetic resonance images after a mean time of 2.32 days. RESULTS: Multimodal CT revealed true-positive findings in 30 of 41 patients and true-negative findings in three, resulting in a sensitivity of 78.9%. Unenhanced CT, CT angiography, and perfusion CT showed sensitivities of 55.3%, 57.9%, and 76.3%, respectively. In eight patients, small infarctions (mean size, 1.47 cm) that were proved at follow-up were missed with all modalities at initial multimodal CT. With perfusion CT, four of these small infarctions were missed within the white matter of the section levels. Maps of cerebral blood flow showed the best correlation with the final size of infarction with an r(2) value of 0.71. CONCLUSION: The presented multimodal CT evaluation improves detection rate and prediction of the final size of infarction in comparison with unenhanced CT, CT angiography, and perfusion CT alone.
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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 ».