MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2222494267 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a207

Abstract 207: CT Perfusion Increases Time to Reperfusion and May Not Enhance Patient Selection for Endovascular Reperfusion Therapies in Acute Ischemic Stroke

2012· article· en· W2222494267 sur OpenAlexaff
Rishi Gupta, Anat Horev, Dolora Wisco, Ashis Tayal, Brenda Miller, John B. Terry, Dheeraj Gandhi, Tudor G. Jovin, Muhammad Shazam Hussain, Thanh N. Nguyen, Bryan Ludwig, Carolyn Cronin, Melissa Tian, Kevin N. Sheth, Raul G. Nogueira

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Perfusion scanningUnivariate analysisRadiologyThrombolysisIntracerebral hemorrhagePerfusionLogistic regressionInternal medicineMyocardial infarctionMultivariate analysisSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Advanced modality imaging with CT perfusion (CTP) is frequently employed to optimize patient selection for endovascular reperfusion treatment in stroke. Although acquisition of images can be obtained rapidly, delays in decision making may occur. Time delays may be balanced by the data obtained with regards to core infarct. The current study examines if CTP aids in selecting patients best suited for endovascular stroke interventions by assessing clinical outcomes, hemorrhage rates and final infarct volume. Methods: We retrospectively reviewed patients from seven institutions who utilize endovascular reperfusion therapies for acute ischemic stroke. Patients with anterior circulation strokes treated less than 8 hours from symptoms onset were included. Patients were selected with a non-contrast head CT or CTP based on institutional protocols. We reviewed demographic, radiographic, and angiographic information to compare CTP and CT. Outcomes were dichotomized to good (mRS 0–2) or poor (mRS>2). Hemorrhages were classified using the ECASS definition with a parenchymal hematoma (PH) type 2 classified as symptomatic hemorrhage. Infarct volumes were measured on diffusion weighted MRI imaging using summation of regions of interest. A univariate analysis was performed using the Fisher’s exact test for categorical variables and student’s t-test for continuous variables to determine the characteristics of patients undergoing CTP compared to non-contrast CT only. A binary logistic regression model was constructed using variables with a p-value < 0.20 in univariate analysis to determine if patients selected with CTP had longer times to treatment or differences in outcomes. Results: A total of 338 patients with a mean age of 67±14 years and mean NIHSS of 18±5 were included. There were no differences in baseline demographics including age, site of vascular occlusion, and pre-treatment NIHSS in patients selected with CTP compared to non-contrast. There was no difference in rates of symptomatic hemorrhage in patients imaged with CTP compared to CT (6.8% vs. 6.6%, p<0.82), good outcomes (36.5% vs. 38.9%, p<0.72) and final infarct volume (80±64 cm 3 vs. 88±62 cm 3 , p<0.32). Patients who were selected with CTP were noted to have significantly longer times from CT acquisition to groin puncture times and reperfusion compared to patients with non-contrast CT (132±57 mins. vs. 97±60 mins., p<0.01) and (227±109 mins. vs. 199±91 mins., p<0.001). Conclusion: There were no differences in hemorrhage rates or clinical outcomes in patients selected based on non-contrast head CT and CTP. Acquisition of CTP may lead to delays in initiating endovascular procedures. This analysis may be limited in power, but a future prospective study is being designed to determine if non contrast CT is not inferior to CTP in selecting patients for endovascular therapies in acute ischemic stroke.

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)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrokeMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207