The probability of middle cerebral artery MRA flow signal abnormality with quantified CT ischaemic change: targets for future therapeutic studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study we define the probability of vascular abnormality in the middle cerebral artery (MCA) territory according to the extent of ischaemic change seen using computed tomography (CT). We assessed the sensitivity and specificity of the hyperdense middle cerebral artery (HMCA) and the "dot" sign using magnetic resonance angiography (MRA). METHODS: Patients presenting with ischaemic stroke had a CT scan (<6 h) prior to MRI (<7 h). A quantitative CT scoring system (ASPECTS) was applied to CT and diffusion weighted images (DWI) at baseline and follow up (24 h) by five independent observers. The presence of HMCA and the MCA "dot" sign was also evaluated. An expert reader assessed the 3D time of flight (TOF) MRA in the anterior circulation for areas of decreased vascular signal in the MCA territory, with an absent signal taken to represent severely reduced or absent flow. RESULTS: A total of 100 consecutive patients had baseline CT and MR scans. The median NIHSS was 9. The median CT ASPECTS was 8 and equalled the median DWI ASPECTS. There were a total of 10 HMCA and 19 MCA "dot" signs, with four patients having both HMCA and "dot" signs. A total of 47 MRA flow signal abnormalities were observed in the anterior circulation. CONCLUSIONS: In the absence of accessible neurovascular imaging, the extent of CT ischaemia (ASPECTS) is a strong predictor of vascular occlusion. The CT hyperdense artery signs have a high positive predictive value but low negative predictive value.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».