Reperfusion Is a Stronger Predictor of Good Clinical Outcome than Recanalization in Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the predictive value of reperfusion indices, recanalization, and important baseline clinical and radiologic scores for good clinical outcome prediction. MATERIALS AND METHODS: The study was approved by the local research ethics board. Written consent was obtained from all participants or their caregivers. Baseline computed tomography (CT) perfusion less than 4.5 hours after stroke symptoms, follow-up CT perfusion at 24 hours or less, and 5-7-day magnetic resonance images were obtained for 114 patients. Baseline imaging was assessed blinded to outcome. Recanalization status was determined at follow-up CT angiography. Reperfusion index was calculated on baseline and on follow-up at-risk tissue volume. Kruskal-Wallis, Mann-Whitney rank sum, and Spearman correlation were used for group comparisons and correlation studies. Univariate and multivariate logistic regression tested the association of clinical and imaging parameters with good outcome. Models with and without recanalization and reperfusion were compared by using Akaike information criterion. RESULTS: Reperfusion indices were significantly higher in patients with recanalization than in those without (P < .001). Despite significance of recanalization at univariate analysis, only reperfusion, age, and National Institutes of Health Stroke Scale score were significant after multivariate analysis (P < .01). Time to maximum reperfusion index had the highest accuracy (area under the receiver operating characteristic curve, 0.70) for good outcome, and reperfusion was defined as time to maximum volume of 59% or greater. Patients with reperfusion but no recanalization had significantly lower total infarct volume (P = .001) and infarct growth (P = .004) and had higher salvaged penumbra (P = .009) volumes than patients without reperfusion and recanalization. A final model with reperfusion but not recanalization was the most prognostic model of good clinical outcome. CONCLUSION: Reperfusion showed stronger association with good clinical outcome than did recanalization.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».