Abstract W P36: Timing Of Collateral Circulation In Acute Stroke And Its Effect On Predicting Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: We previously reported that Miteff scoring system on pre-tPA CTA was able to predict good functional outcomes in AIS, conversely substantial collateral recruitment on the 24hr CTA led to worse outcomes. We now aimed to determine if the degree of collateral circulation at a specific timing affects its ability to prognosticate outcomes. Methods: Patients treated with IV-tPA during 2018-2012 were included. Patients were stratified by onset-to-CTA timing from 0-60, 61-120, 121-180 and >180 minutes. Two independent neuroradiologists evaluated intracranial collaterals using the Miteff’s system, Maas system, and Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) 20-point methodology. Good and severely poor outcomes at 3-months were defined by modified Rankin Scale (mRS) score of 0-1 points and 5-6 points, respectively. SICH was intracranial bleed with NIHSS increase of ≥4 points. Results: 250 Consecutive AAIS patients were included. 52 patients in the 0-60 group, 89 in the 61-120 group, 59 in the 121-180 group and 40 patients in the >180 group. On multivariate analysis from 0-120 minutes, good collaterals by Miteff classification showed a trend to good outcomes (OR 2.460 95%CI 0.985- 9.770, p =0.06) and significantly prevented severely poor outcomes (OR 0.199 95% CI 0.053-0.743, p=0.016) and SICH (OR 0.196 95%CI 0.045-0.862, p=0.03). However the association with prevention of unfavourable outcomes was no longer present in the 121 -180 and > 180 minutes groups. Conclusions: Good collaterals are associated with better functional outcomes however this benefit may be time dependent.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».