Abstract 3595: Perfusion imaging predicts Outcome in TIA and Minor Stroke. A Prospective Derivation-Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients presenting with transient or minor ischemic symptoms (TIA/MIS) are at risk for early deterioration. Identification of those at highest risk for progression may justify more aggressive acute reperfusion treatments. We tested the hypothesis that baseline perfusion (PWI)- diffusion (DWI) mismatch predicts clinical deterioration and infarct growth on follow-up imaging in this population. Methods: Patients with TIA/MIS (NIH Stroke Scale ≤ 3) were prospectively enrolled and imaged within 24 hours of symptom onset as part of two sequential prospective imaging studies. All patients had clinical follow-up. Baseline DWI and PWI (tmax+4s delay) and follow-up FLAIR infarct volumes (day 30 (derivation), day 90 (validation) cohort) were measured. Mismatch volumes were calculated as (Tmax+4s delay) - DWI lesion volume. Primary outcome was infarct growth on FLAIR imaging which was defined a priori as growth of at least 2.5 ml. Secondary outcome was clinical progression. Results: 137 patients were included in the derivation and 281 patients in the validation cohorts. The rates of DWI (54% vs 56%, p= 0.67) and PWI lesions (42% vs 34.5%, p=0.16) at baseline were similar between the cohorts. The median time between symptom onset and baseline imaging was significantly shorter in the derivation (9.2 h, IQR=9.4) relative to the validation sets (15.1h, IQR=12.5 p<0.001). More patients had follow-up imaging in the derivation (87%) compared to the validation (76%) cohort (p=0.021). Primary and secondary outcome occurred in 18.5% and 9.5% in the derivation and 5.5% and 4.6% in the validation cohort. In the derivation cohort, baseline mismatch volumes adjusting for age, sex and time from symptom onset to MRI significantly predicted radiographic progression (OR=1.06 [1.03-1.09], p<0.001). The optimal threshold for maximizing sensitivity (Sen) and specificity (Spec) in predicting infarct growth occurred at a mismatch volume of 10ml; which correctly predicted infarct expansion with 82% (Sen) and 91%(Spec) (Area under the curve (AUC)= 0.89 [0.80-0.98]). In the validation cohort, this threshold was highly predictive of radiological progression (p=0.011, McNemars test). Linear regression showed that for every 10ml of mismatch, there would be 2.5ml infarct growth on day 30 FLAIR [R=0.80, p<0.001] (derivation set) and 1.1 ml of growth on day 90 FLAIR (R=0.22, p<0.001) (validation set). Baseline mismatch showed a high discriminative value in predicting clinical deterioration in the derivation (AUC =0.81 [0.67-0.96]) and moderate value in the validation cohort (AUC=0.66 [0.46, 0.85]). Conclusion: In a population of patients with minor stroke and TIA, early MR perfusion-diffusion mismatch predicts infarct growth and clinical progression. These findings suggest that there may be a group of patients with minor symptoms in whom reperfusion strategies may be beneficial.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».