Acute Perfusion and Diffusion Abnormalities Predict Early New MRI Lesions 1 Week After Minor Stroke and Transient Ischemic Attack
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Transient ischemic attack and minor stroke are associated with high ischemic recurrence in the first week. We prospectively studied the correlation between baseline diffusion/perfusion deficits and development of new ischemic lesions. METHODS: Patients with transient ischemic attack and those with minor stroke (n=50) underwent MRI at admission. Acute perfusion-weighted imaging deficit (Tmax+2-second delay) and diffusion-weighted imaging (DWI) lesion volumes were measured planimetrically. Follow-up scans were examined for new DWI/fluid-attenuated inversion recovery lesions at Days 7 and 30. RESULTS: Twenty-eight patients (56%) had acute DWI lesions. New DWI lesions developed in 9 of 50 patients (18%) at 1 week and 11 of 50 (cumulative 22%) at 4 weeks. Patients with new infarcts were more likely to have baseline DWI lesions (χ²=8.264, P=0.003). Baseline DWI lesion volume was significantly larger in those who developed new lesions at Day 7 (median, 13.2 mL; interquartile range, 12 versus median 0.1 mL; interquartile range, 2 mL; P<0.001) and Day 30 (11.1 mL; interquartile range, 13 mL versus 0.1 mL; interquartile range, 13 mL; P<0.001). Thirty-eight patients had baseline perfusion-weighted imaging. Patients with recurrent lesions were more likely to have baseline perfusion deficits (χ²=19.5, P<0.0001). All new lesions developed within the baseline hypoperfused regions. Baseline DWI lesion volume predicted new lesion development at day 7 (OR, 1.17 per mL; CI, 1.05 to 1.30; P=0.005) and Day 30 (OR, 1.39 per mL; CI, 1.03 to 1.26; P=0.009) by regression analysis. CONCLUSIONS: Early recurrence of stroke is much more likely in patients with larger baseline DWI and perfusion-weighted imaging lesions. MRI lesion "recurrence" appears to be related to completion of the natural history of the original cerebrovascular syndrome rather than de novo events in most patients.
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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) | 0,000 | 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 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 ».