MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2220998322

Cerebral infarct volume change over time In ischemic stroke

2013· article· en· W2220998322 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mark Krongold

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)MedicineCerebral blood flowFluid-attenuated inversion recoveryCardiologyEdemaInternal medicineAnesthesiaMagnetic resonance imagingRadiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral Infarct Volume Change Over Time In Ischemic Stroke Mark Krongold 1,2,4 , Armin Eilaghi 1,2,3,4 , Mohammed Almekhalfi 1,2 , Andrew Demchuk 1,2 , Richard Frayne 1,2,3,4 1 Department of Radiology and Clinical Neuroscience, University of Calgary, 2 Hotchkiss Brain Institute, University of Calgary, 3 Department of Electrical and Computer Engineering, University of Calgary. 4 Seaman Family MR Research Centre markkrongold@gmail.com INTRODUCTION Stroke is the second leading cause of death worldwide[1]. Ischemic strokes account for 80% of stroke events and occur due to blood clots which interrupt the flow of blood into the brain. Interruption of blood flow causes a lack of oxygen and nutrients in the brain which leads to a loss of brain function and the build up of infarct tissue[1]. This build up is a dynamic process in which stroke volume changes over time. Stroke evolution is characterized by two types of edema. Cytotoxic edema (imaged using DWI[2]) occurs acutely and causes the build up of fluid intracellularly [3] while vasogenic edema (imaged using FLAIR[4]) occurs due to the breakdown of the blood brain barrier or CSF barrier and is prolonged [5]. Imaging of subjects in clinical trials of stroke is done over periods of time of up to 90 days. Long time periods not only lead to a decrease of patients who follow up in the studies but allows for events such as trauma, secondary stroke, or even death to confound the data acquired. Evidence has shown that stroke volume 90 days post infarct is not significantly different than 30 days post infarct suggesting that stroke volume plateaus at the 30 day mark[6]. The purpose of this research was to study infarct volume evolution and determine if MR imaging at early time points can be used to predict final infarct volume. This would not only increase the number of patients that can be analyzed in clinical trials but help in earlier stroke management and treatment decision making. METHODS This is a retrospective study of patients who had strokes with DWI done at baseline and 2 or more FLAIR imaging sessions post baseline (either around 12 hours, 24 hours, 5 days, 30 days, or 90 days). Infarct tissue was traced using Cerebra and MIPAV software and confirmed by a neuroradiologist. Statistical analysis was done using one way ANOVA and correlation coefficients. RESULTS It was determined that infarct volumes at the 24 hour and 5-day time points were significantly different than volumes at baseline. Significant difference were also found between the 5-day and final (30+90day) time points. Correlation analysis indicated a strong positive correlation between stroke volume at the 5-day vs final time points in patients (Figure 1). Figure 1. Regression lines of final lesion volume (mL) plotted against the 5-day volume (mL) in subjects. Analysis determined a correlation coefficient of 0.884 (n=51). DISCUSSION AND CONCLUSIONS The results of this study suggest that vasogenic edema affects patients significantly between the acute and prolonged stage, increasing lesion volume until a peak is reached at around 5 days. A strong correlation between the 5-day and final volumes in patients suggests that more vasogenic edema at 5 days correlates to increased overall neuronal damage in the patient. The research shows that approximations of final outcome can be determined at earlier time points leading to a reduced need of subjects coming back in clinical trials, inclusion of more subjects in trial analysis, and quicker decision making in the stroke management process. REFERENCES Donnan GA, et al. Lancet. 371:1612-1623, 2008. Schaefer PW, et al. Stroke. 28:1082-1085, 1997. Liang D, et al. Neurosurg Focus. 22:E2, 2007. Brant-Zawadzki M, et al. Stroke. 27:1187-1191, 1996. Rosenberg GA & Yang Y. Neurosurg Focus. 22:1-9, 2007. Gaudinski MR, et al. Stroke. 39:2765-2768, 2008.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of undergraduate research in AlbertaMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207