MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2280312633 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a95

Abstract 95: Regional Very Low Cerebral Blood Volume with Subsequent Local Reperfusion Predicts Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke

2012· article· en· W2280312633 sur OpenAlexaff
Bruce Campbell, Søren Christensen, Mark Parsons, Patricia Desmond, P. Alan Barber, Kenneth Butcher, Christopher Levi, Deidre Anne De Silva, Maarten G. Lansberg, Michael Mlynash, Jean‐Marc Olivot, Matús Straka, Roland Bammer, Gregory W. Albers, Geoffrey A. Donnan, Stephen M. Davis

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)PerfusionPerfusion scanningCardiologyNuclear medicinePenumbraCerebral blood flowInternal medicineReceiver operating characteristicIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose Regions of very low cerebral blood volume (VLCBV) on MR perfusion imaging have been shown to predict hemorrhagic transformation (HT) following stroke thrombolysis. We tested the hypothesis that local reperfusion in a region of VLCBV is a pre-requisite for hemorrhagic transformation using pooled imaging data from the EPITHET and DEFUSE studies. Methods Standard CBV maps were calculated and smoothed (Gaussian) to reduce noise. The volume of VLCBV was calculated within the acute Tmax>4sec perfusion lesion using fully automated techniques and a range of VLCBV thresholds relative to CBV values in the non-stroke hemisphere. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to determine the optimal definition and threshold of VLCBV to predict parenchymal hematoma (PH, ECASS definition). Regional reperfusion was assessed using co-registered subacute Tmax perfusion images (DEFUSE 3-6hrs post thrombolysis, EPITHET 3-5 days post thrombolysis/placebo). The risk of PH associated with VLCBV was assessed with and without exclusion of regions of VLCBV within persistently hypoperfused regions. Results Of 145 patients with baseline perfusion imaging, 22 (15.2%) had PH (13 PH1, 9 PH2). A VLCBV definition of either <2.5 th percentile of the contralateral CBV distribution (VLCBV<2.5pctile) or <15% of the mean contralateral CBV (VLCBV<15%) had similar performance in predicting PH (AUC 0.73 for both). To achieve sensitivity of 95% required a VLCBV<2.5pctile threshold of >2mL (specificity 47%) or a VLCBV<15% threshold of >0.5mL (specificity 41%). There were 130 patients with subacute perfusion imaging, at which time 15 (11.5%) had developed PH. A further 3 patients (without reperfusion at subacute MRI) later developed PH and were excluded as reperfusion status at the time of PH was unknown. In the remaining 127 patients, the AUC for PH increased from 0.77 to 0.92 (p<0.001, VLCBV<2.5pctile definition) when regions of VLCBV without reperfusion on subacute imaging were excluded. The specificity of the >2mL threshold (VLCBV<2.5pctile) increased from 46 to 75%, positive predictive value increased from 20 to 35%, likelihood ratio for PH increased from 1.9 to 4.0 (sensitivity and negative predictive value were both 100% in these 127 patients). No patient developed PH at the time of subacute imaging in the absence of local reperfusion, including one patient where reperfusion of basal ganglia infarction had occurred (with CBV normalisation) prior to thrombolysis. Conclusions Local reperfusion is a critical factor in determining the risk of HT associated with regional VLCBV. This is consistent with the hypothesis that the severe ischemia represented by VLCBV is associated with focal blood-brain-barrier disruption and potential HT should reperfusion subsequently occur. Assessment of VLCBV can be automated and may be useful in clinical risk-benefit decisions regarding thrombolysis.

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrokeMême sujetMRI in cancer diagnosisTravaux en français237 207