Moving Beyond a Single Perfusion Threshold to Define Penumbra
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The mismatch lesion volumes defined by perfusion-weighted imaging exceeding diffusion-weighted imaging have been used as a marker of ischemic penumbral tissue. Defining the perfusion lesion by thresholding has shown promise as a practical tool; several positron emission tomography studies have indicated a more probabilistic relationship between perfusion and infarction. Here, we used a randomized controlled trial dataset of tissue-type plasminogen activator 3 to 6 hours after stroke to: (1) quantify the relationship between severity of hypoperfusion (measured by Tmax) and risk of infarction; (2) exploit this relationship to present a novel definition of mismatch based on infarct probabilities rather than dichotomies; and (3) examine the treatment response in the subgroup of patients with mismatch by the new definition. METHODS: Patients from the Echoplanar Imaging Thrombolytic Evaluation Trial (EPITHET) were included. Baseline perfusion-weighted imaging and 90-day T2-weighted imaging were coregistered. Perfusion-weighted imaging lesion volumes were divided into 10 Tmax delay strata, and infarct risk was defined as the fraction of the tissue at a given Tmax strata that progressed to infarction by day 90. RESULTS: Sixty-two patients were studied. Infarct risk was an increasing function of Tmax for all subgroups, including the whole cohort. The probabilistic approach outperformed all Tmax thresholds, with exception of the Tmax ≥ 10 threshold, for which it was only favored by a trend. CONCLUSIONS: Infarct risk and treatment effect increased with severity of perfusion abnormalities. This suggests that a severity-weighted mismatch definition may define penumbral tissue more accurately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».