Value of Computed Tomographic Perfusion–Based Patient Selection for Intra-Arterial Acute Ischemic Stroke Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The utility of computed tomographic perfusion (CTP)-based patient selection for intra-arterial treatment of acute ischemic stroke has not been proven in randomized trials and requires further study in a cohort that was not selected based on CTP. Our objective was to study the relationship between CTP-derived parameters and outcome and treatment effect in patients with acute ischemic stroke because of a proximal intracranial arterial occlusion. METHODS: We included 175 patients who underwent CTP in the Multicenter Randomized Clinical Trial of Endovascular Treatment for Acute Ischemic Stroke in The Netherlands (MR CLEAN). Association of CTP-derived parameters (ischemic-core volume, penumbra volume, and percentage ischemic core) with outcome was estimated with multivariable ordinal logistic regression as an adjusted odds ratio for a shift in the direction of a better outcome on the modified Rankin Scale. Interaction between CTP-derived parameters and treatment effect was determined using multivariable ordinal logistic regression. Interaction with treatment effect was also tested for mismatch (core <70 mL; penumbra core >1.2; penumbra core >10 mL). RESULTS: The adjusted odds ratio for improved functional outcome for ischemic core, percentage ischemic core, and penumbra were 0.79 per 10 mL (95% confidence interval: 0.71-0.89; P<0.001), 0.82 per 10% (95% confidence interval: 0.66-0.90; P=0.002), and 0.97 per 10 mL (96% confidence interval: 0.92-1.01; P=0.15), respectively. No significant interaction between any of the CTP-derived parameters and treatment effect was observed. We observed no significant interaction between mismatch and treatment effect. CONCLUSIONS: CTP seems useful for predicting functional outcome, but cannot reliably identify patients who will not benefit from intra-arterial therapy.
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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 ».