Pretreatment ASPECTS on DWI predicts 3-month outcome following rt-PA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether the pretreatment Alberta Stroke Programme Early CT Score (ASPECTS) assessed using diffusion-weighted imaging (DWI) predicts stroke outcomes at 3 months following IV recombinant tissue-type plasminogen activator (rt-PA) therapy. METHODS: Stroke patients treated with rt-PA (0.6 mg/kg alteplase) in 10 stroke centers in Japan were retrospectively studied. ASPECTS was assessed on DWI just prior to rt-PA injection. The primary outcome was a modified Rankin Scale (mRS) score of 0-2 at 3 months. Secondary outcomes included death at 3 months and symptomatic intracerebral hemorrhage (sICH) within 36 hours. RESULTS: For the 477 patients (316 men, 71 +/- 11 years old) enrolled, the median NIH Stroke Scale score was 13 (interquartile range 7-18.5), the median ASPECTS on DWI was 8 (7-10), and sICH was identified in 15 patients (3.1%). At 3 months, 245 (51.4%) had an mRS score of 0-2, and 29 (6.1%) had died. Patients with an mRS score of 0-2 had higher median ASPECTS (9; interquartile range 8-10) than other patients (8; 6-9, p < 0.001). Using receiver operating characteristic curves, the optimal cutoff ASPECTS to predict an mRS score of 0-2 was > or =7. On multivariate regression analysis, ASPECTS > or =7 was related to an mRS score of 0-2 (odds ratio 1.85; 95% confidence interval 1.07-3.24), ASPECTS < or =4 was related to death (3.61; 1.23-9.91), and ASPECTS < or =5 was related to sICH (4.74; 1.54-13.64). CONCLUSION: ASPECTS on DWI was independently predictive of functional and vital outcomes at 3 months, as well as sICH within 36 hours, following rt-PA therapy for stroke patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».