Cerebral Blood Volume ASPECTS Is the Best Predictor of Clinical Outcome in Acute Ischemic Stroke: A Retrospective, Combined Semi-Quantitative and Quantitative Assessment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The capability of CT perfusion (CTP) Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) to predict outcome and identify ischemia severity in acute ischemic stroke (AIS) patients is still questioned. METHODS: 62 patients with AIS were imaged within 8 hours of symptom onset by non-contrast CT, CT angiography and CTP scans at admission and 24 hours. CTP ASPECTS was calculated on the affected hemisphere using cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume (CBV) and mean transit time (MTT) maps by subtracting 1 point for any abnormalities visually detected or measured within multiple cortical circular regions of interest according to previously established thresholds. MTT-CBV ASPECTS was considered as CTP ASPECTS mismatch. Hemorrhagic transformation (HT), recanalization status and reperfusion grade at 24 hours, final infarct volume at 7 days and modified Rankin scale (mRS) at 3 months after onset were recorded. RESULTS: Semi-quantitative and quantitative CTP ASPECTS were highly correlated (p<0.00001). CBF, CBV and MTT ASPECTS were higher in patients with no HT and mRS ≤ 2 and inversely associated with final infarct volume and mRS (p values: from p<0.05 to p<0.00001). CTP ASPECTS mismatch was slightly associated with radiological and clinical outcomes (p values: from p<0.05 to p<0.02) only if evaluated quantitatively. A CBV ASPECTS of 9 was the optimal semi-quantitative value for predicting outcome. CONCLUSIONS: Our findings suggest that visual inspection of CTP ASPECTS recognizes infarct and ischemic absolute values. Semi-quantitative CBV ASPECTS, but not CTP ASPECTS mismatch, represents a strong prognostic indicator, implying that core extent is the main determinant of outcome, irrespective of penumbra size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».