Alberta Stroke Program Early CT Scale Evaluation of Multimodal Computed Tomography in Predicting Clinical Outcomes of Stroke Patients Treated With Aspiration Thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Patient selection is crucial in the endovascular treatment of acute ischemic stroke patients. Baseline computed tomographic (CT) images, evaluated with the Alberta Stroke Program Early CT Scale (ASPECTS), are considered significant predictors of outcome. In this study, we evaluated CT images and perfusion parameters, analyzed with ASPECTS, as final outcome predictors after endovascular stroke treatment. METHODS: We analyzed a cohort of patients with acute ischemic stroke and endovascular treatment. Patients with an occlusion of the M1 segment and multimodal CT imaging were included. CT perfusion data were reconstructed using commercial software. Two experienced neuroradiologists separately reviewed and scored CT and CT perfusion images with the ASPECTS score. Parameters were compared between patients with poor and with favorable follow-up outcome. Significantly different variables were further analyzed by forward stepwise logistic regression. RESULTS: Fifty-one patients were included in our study. Baseline characteristics did not differ between patients with favorable and poor outcomes. No significant difference in recanalization status, the various times, or CT ASPECTS was demonstrated between these 2 groups. Significant differences were demonstrated for age (P=0.0049), cerebral blood volume ASPECTS (P=0.0007), and between cerebral blood volume and cerebral blood flow ASPECTS (P=0.0045). Cerebral blood volume ASPECTS>7 demonstrated the highest sensitivity and specificity for favorable outcome with 84% and 79%, respectively. CONCLUSIONS: CT perfusion parameters, evaluated with ASPECTS, are optimal predictors of outcome and are more sensitive and specific than CT ASPECTS in the prediction of favorable outcome. Use of these parameters in treatment decisions could reduce futile recanalizations.
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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 | 0,001 | 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 ».