Abstract 3548: Neuroimaging Modalities Predict Robust Collaterals For Optimal Intraarterial Acute Stroke Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collaterals during intra-arterial (IA) therapy have been shown to impact outcome. We sought to identify pre-treatment predictors of robust collaterals to improve patient selection for this therapy. METHODS: With institutional review board approval, we retrospectively reviewed patients from a single center receiving IA therapy for internal carotid artery (ICA) and middle cerebral artery (MCA) M1 segment occlusions from January 2009 to June 2011. We collected the following clinical data: age, gender, stroke score, and risk factors. Radiologic parameters included the pre-treatment Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) on non-contrast CT (NCCT) and CT Perfusion (CTP) cerebral blood volume maps and site of occlusion. All patients had complete diagnostic angiography prior to IA therapy. Collateral circulation of the symptomatic MCA territory was based on a previously published protocol in which any collateral filling of the MCA M1 segment was scored 1, any filling up to the M2 segments was scored 2, any filling up to the M3 segments was scored 3, any filling up to the M4 segments was scored 4. Absent collaterals were scored 5. The endpoint was robust collaterals defined as a score < 4. Associations between demographic, clinical, and radiologic parameters and robust collaterals were determined using chi-squared analysis. Receiver-operating characteristic (ROC) curves determined sensitivities and specificities for significant predictors. RESULTS: Fifty-three patients were identified (mean age of 66 %/- 11 years, median stroke score of 16.5). Occlusions occurred in the MCA M1 segment (37), ICA origin (2), intracranial ICA (9), and tandem ICA origin with intracranial ICA or M1 MCA (5). Robust collaterals were identified in 42 patients and predicted by 2 correlates on multivariate analysis: NCCT ASPECTS > 8 (p = .011), where 89.2% of patients with NCCT ASPECTS > 8 had robust collaterals, compared to 56.3% of patients with NCCT ASPCECTS ≤ 8; and CTP ASPECTS > 7 (p < 0.001), where 100% of patients with CTP ASPECTS > 7 had robust collaterals, compared to 45.5% of patients with CTP ASPCECTS ≤ 7. NCCT ASPECTS > 8 had a sensitivity of 79% and a specificity of 64% in predicting robust collateral circulation. CTP ASPECTS > 7 had a sensitivity of 83% and a specificity of 100%. CONCLUSIONS: Higher ASPECT scores on baseline CT and CTP reflects presence of robust collaterals and can aid in patient selection for IA therapy. In addition, a protocol using CTP may further increase the selection accuracy.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».