CT Perfusion Spot Sign Improves Sensitivity for Prediction of Outcome Compared with CTA and Postcontrast CT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Recent studies have recommended both early and late imaging to increase spot sign detection. However optimal acquisition timing for spot detection and impact on outcome prediction is uncertain. Our aim was to assess the utility of CTP in spot sign detection and characterization with emphasis on its impact on the prediction of outcome in patients with acute primary ICH. MATERIALS AND METHODS: A retrospective review of 28 patients presenting within 6 hours of ICH, studied with CTA, CTP, and postcontrast CT, was performed. CTA, CTP, and postcontrast CT spot sign characteristics were recorded according to predefined radiologic criteria. A combined primary outcome of hematoma expansion or poor clinical outcome was used and defined as hematoma expansion ≥6 mL or ≥30%, need for surgical drainage, or in-hospital mortality. Associations with the primary outcome and spot sign presence were examined against baseline clinical, laboratory, and radiographic variables. Predictive ability of CTA, CTP, and postcontrast CT spot characteristics were compared among modalities. RESULTS: Primary outcome criteria were met in 18 patients (61%). CTP spot sign presence was an independent predictor of hematoma expansion or poor outcome (P = .040) and demonstrated greater sensitivity (78%) than spots detected on CTA (44%, P = .034) and postcontrast CT (50%, P = .025). Specificity and positive predictive value of the spot sign was high (100%) on all modalities. CTP detected the greatest number of spots (80%) with peak spot attenuation demonstrated at a median (interquartile range) time of 50 seconds (range, 34-63 seconds) after contrast bolus injection. CTP spot appearance was later than CTA-detected spots (P = .002) and earlier than postcontrast CT spots (P < .001). CONCLUSIONS: CTP spot sign detection improves the sensitivity for prediction of outcome compared with CTA or postcontrast CT-detected spots.
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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 | 0,001 | 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 ».