Quantification of Thrombus Hounsfield Units on Noncontrast CT Predicts Stroke Subtype and Early Recanalization after Intravenous Recombinant Tissue Plasminogen Activator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Little is known about the factors that determine recanalization after intravenous thrombolysis. We assessed the value of thrombus Hounsfield unit quantification as a predictive marker of stroke subtype and MCA recanalization after intravenous rtPA treatment. MATERIALS AND METHODS: NCCT scans and CTA were performed on patients with MCA acute stroke within 4.5 hours of symptom onset. Demographics, stroke severity, vessel hyperattenuation, occlusion site, thrombus length, and time to thrombolysis were recorded. Stroke origin was categorized as LAA, cardioembolic, or indeterminate according to TOAST criteria. Two blinded neuroradiologists calculated the Hounsfield unit values for the thrombus and contralateral MCA segment. We used ROC curves to determine the rHU cutoff point to discriminate patients with successful recanalization from those without. We assessed the accuracy (sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values) of rHU in the prediction of recanalization. RESULTS: Of 87 consecutive patients, 45 received intravenous rtPA and only 15 (33.3%) patients had acute recanalization. rHU values and stroke mechanism were the highest predictive factors of recanalization. The Matthews correlation coefficient was highest for rHU (0.901). The sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values for lack of recanalization after intravenous rtPA for rHU ≤ 1.382 were 100%, 86.67%, 93.75%, and 100%, respectively. LAA thrombi had lower rHU than cardioembolic and indeterminate stroke thrombi (P = .004). CONCLUSIONS: The Hounsfield unit thrombus measurement ratio can predict recanalization with intravenous rtPA and may have clinical utility for endovascular treatment decision making.
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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) | 0,000 | 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 ».