Clinical–MRI Correlations in a Multiethnic Cohort with Recent Lacunar Stroke: The SPS3 Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroimaging manifestations of small vessel disease are heterogeneous, and correlation with patient features has not been adequately characterized. AIM: Our goal was to correlate magnetic resonance imaging findings with clinical features in a large multiethnic cohort with recent lacunar stroke. METHODS: Patient characteristics were correlated with neuroimaging results in the Secondary Prevention of Small Subcortical Stroke study participants. RESULTS: Among 3005 patients, mean age was 63 years; 62% were men; and 51%, 30%, and 16% were non-Hispanic White, Hispanic, and Black, respectively. Recent lacunar infarcts were distributed between the subcortical hemisphere (31%), thalamus (26%), brainstem/cerebellum (26%), and basal ganglia/internal capsule (16%). Multiple lacunar infarcts (i.e., acute and remote) were present in 40% and associated with increased age (OR 1·3 per 20 years, 95% CI 1·1, 1·5), male gender (OR 1·5, CI 1·3, 1·7), hypertension (OR 1·5, CI 1·2, 1·8), increased systolic blood pressure (OR 1·2 per 20 mmHg, CI 1·1, 1·3), and prior stroke (OR 3·8, CI 2·9, 5·0). Moderate-severe white matter hyperintensities were present in 50% and associated with increased age (OR 4·3 per 20 years, CI 3·4, 5·4), hypertension (OR 1·8, CI 1·4, 2·3), increased systolic blood pressure (OR 1·3 per 20 mmHg, CI 1·1, 1·5), increased diastolic blood pressure (OR 1·2 per 10 mm, CI 1·0, 1·3), and prior stroke (OR 3·3, CI 2·3, 4·5). Infarct location varied significantly by race-ethnicity (P < 0·001), with Blacks and Hispanics having more infarcts in the brainstem/cerebellum than non-Hispanic Whites, and by gender with women more often having thalamic lacunes than men (P ≤ 0·001). CONCLUSIONS: In patients with recent lacunar stroke, infarct location and number have distinctie associations with gender, vascular risk factors, and race-ethnicity, demonstrating the complex pathogenesis of lacunar stroke and cerebral small artery disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».