Early stroke risk and ABCD2 score performance in tissue- vs time-defined TIA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Stroke risk immediately after TIA defined by time-based criteria is high, and prognostic scores (ABCD2 and ABCD3-I) have been developed to assist management. The American Stroke Association has proposed changing the criteria for the distinction between TIA and stroke from time-based to tissue-based. Research using these definitions is lacking. In a multicenter observational cohort study, we have investigated prognosis and performance of the ABCD2 score in TIA, subcategorized as tissue-positive or tissue-negative on diffusion-weighted imaging (DWI) or CT imaging according to the newly proposed criteria. METHODS: Twelve centers provided data on ABCD2 scores, DWI or CT brain imaging, and follow-up in cohorts of patients with TIA diagnosed by time-based criteria. Stroke rates at 7 and 90 days were studied in relation to tissue-positive or tissue-negative subcategorization, according to the presence or absence of brain infarction. The predictive power of the ABCD2 score was determined using area under receiver operator characteristic curve (AUC) analyses. RESULTS: A total of 4,574 patients were included. Among DWI patients (n = 3,206), recurrent stroke rates at 7 days were 7.1%(95% confidence interval 5.5-9.1) after tissue-positive and 0.4% (0.2-0.7) after tissue-negative events (p diff < 0.0001). Corresponding rates in CT-imaged patients were 12.8% (9.3-17.4) and 3.0% (2.0-4.2), respectively (p diff < 0.0001). The ABCD2 score had predictive value in tissue-positive and tissue-negative events (AUC = 0.68 [95% confidence interval 0.63-0.73] and 0.73 [0.67-0.80], respectively; p sig < 0.0001 for both results, p diff = 0.17). Tissue-positive events with low ABCD2 scores and tissue-negative events with high ABCD2 scores had similar stroke risks, especially after a 90-day follow-up. CONCLUSIONS: Our findings support the concept of a tissue-based definition of TIA and stroke, at least on prognostic grounds.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».