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Enregistrement W2252926170 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a3007

Abstract 3007: What Perfusion Parameters Best Define Ischemic Penumbra in Patients with TIA and Minor Stroke; Data from the VISION study

2012· article· en· W2252926170 sur OpenAlexaff
Negar Asdaghi, Jonathan I Coulter, Teri Stewart, Mayank Goyal, Andrew M. Demchuk, Kenneth Butcher, Michael D. Hill, Shelagh B. Coutts

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePenumbraCerebral blood flowFluid-attenuated inversion recoveryStroke (engine)PerfusionIntraclass correlationNuclear medicinePerfusion scanningInternal medicineCardiologyMagnetic resonance imagingRadiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with TIA and minor ischemic (MIS) stroke are at high risk for clinical and radiographic deterioration. Acute Perfusion-Diffusion (PWI-DWI) mismatch have been used to identify those at risk for early deterioration. However, optimal perfusion thresholds for ischemic penumbra have not been defined in TIA/MIS patients. We aimed to determine the interrater reliability of different perfusion measurements and the optimal values that predict DWI lesion expansion in patients with TIA/MIS. Methods: Patients with minor stroke (NIH Stroke Scale ≤3) and TIA were prospectively enrolled and imaged within 24 hours of symptom onset. All patients had follow-up imaging at day 30. Raw perfusion images were used to generate maps of time to peak of the impulse response (Tmax), cerebral blood flow (CBF) and cerebral blood volume (CBV). DWI and PWI volumes were measured with planimetric and thresholding techniques by two independent groups of readers (1 group with a single experienced rater and a second group with 2 inexperienced raters) and 95% confidence intervals were calculated. Infarct progression (FLAIR 30 vol-DWI Acute vol) was a priori defined as growth of at least 2.5 ml. Results: At baseline 55.2% of the 116 patients included had DWI lesions and 42.2% had PWI deficits. The inter-rater reliability for assessment of hypoperfused regions was excellent for all Tmax thresholds (Tmax+2s (Intraclass Correlation Coefficient (ICC)=0.996 [0.994, 0.997], Tmax+4s(0.99 [0.985, 0.993], Tmax+6s (0.998 [0.998, 0.999] and Tmax+8s(0.996 [0.994, 0.997]). The interrater agreement was very good for assessment of regions with reduced CBF (ICC=0.84[0.78-0.89] and moderate for evaluation of regions with low CBV (ICC=0.43 [0.27, 0.57]). 18.1% of patients had evidence of radiographic progression on follow-up. Mismatch volumes (PWI-DWI) calculated using Tmax+4s predicted infarct expansion (R=0.8, [0.21-0.28], P<0.001). In contrast, mismatch volumes calculated with CBF did not predict infarct expansion (R=0.04, [-0.31,0.50] P=0.66). A mismatch volume (Tmax+4s-DWI) of ≥10 ml predicted infarct progression with 81% sensitivity and 92% specificity (AUC =0.85, [0.74-0.97]). Conclusion: In patients with TIA/MIS, penumbral patterns are common. Application of perfusion thresholds produced Tmax maps with excellent intra-rater reliability. Mismatch volume calculated as Tmax+4s-DWI volume reliably predicted infarct expansion. Objective PWI-DWI mismatch definitions such as these may be useful for acute reperfusion treatment decision making in patients with minor ischemic symptoms

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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