Regional Very Low Cerebral Blood Volume Predicts Hemorrhagic Transformation Better Than Diffusion-Weighted Imaging Volume and Thresholded Apparent Diffusion Coefficient in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Currently, diffusion-weighted imaging (DWI) lesion volume is the most useful magnetic resonance imaging predictor of hemorrhagic transformation (HT). Preliminary studies have suggested that very low cerebral blood volume (VLCBV) predicts HT. We compared HT prediction by VLCBV and DWI using data from the EPITHET study. METHODS: Normal-percentile CBV values were calculated from the nonstroke hemisphere. Whole-brain masks with CBV thresholds of the <0, 2.5, 5, and 10th percentiles were created. The volume of tissue with VLCBV was calculated within the acute DWI ischemic lesion. HT was graded as per ECASS criteria. RESULTS: HT occurred in 44 of 91 patients. Parenchymal hematoma (PH) occurred in 13 (4 symptomatic) and asymptomatic hemorrhagic infarction (HI) in 31. The median volume of VLCBV was significantly higher in cases with PH. VLCBV predicted HT better than DWI lesion volume and thresholded apparent diffusion coefficient lesion volume in receiver operating characteristic analysis and logistic regression. A cutpoint at 2 mL VLCBV with the <2.5th percentile had 100% sensitivity for PH and, in patients treated with tissue plasminogen activator, defined a population with a 43% risk of PH (95% CI, 23% to 66%, likelihood ratio=16). VLCBV remained an independent predictor of PH in multivariate analysis with traditional clinical risk factors for HT. CONCLUSIONS: VLCBV predicted HT after thrombolysis better than did DWI or apparent diffusion coefficient volume in this large patient cohort. The advantage was greatest in patients with smaller DWI volumes. Prediction was better in patients who recanalized. If validated in an independent cohort, the addition of VLCBV to prethrombolysis decision making may reduce the incidence of HT.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».