CT Perfusion in Acute Stroke Predicts Final Infarct Volume- Inter-observer Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography perfusion (CTP) is increasingly being used in the setting of acute ischemic stroke (AIS). The aim of the current study was to compare the prognostic utility of, and inter-observer variation between, baseline appearances on non-contrast CT (using Alberta Stroke Program Early CT score(ASPECTS)) and on CTP for predicting final infarct volume. We also assessed impact of training on interpretation of these images. METHODS: Retrospectively, plain head computed tomography (CT) and CTP images at presentation and CT or diffusion imaging on follow up of patients with AIS were analyzed. The lesion volume on different CTP parameters was then correlated with the final infarct volume. This analysis was done by a Neuroradiologist, a stroke Neurologist and a medical student. Kappa statistics and Intra-class correlation coefficients were used for agreement between readers. Pearson correlation coefficients were used. RESULTS: Thirty eight patients with AIS met all inclusion criteria. There was very good agreement among all readers for the CTP parameters. There was only fair agreement for ASPECT score. Correlation coefficient (r-square) between CTP parameters and final infarct volume showed that cerebral blood volume was the best parameter to predict the final infarct volume followed by cerebral blood flow and time to peak. The best reader to predict the final infarct volume on the initial CT perfusion study was the neuroradiologist followed by medical student and stroke neurologist. CONCLUSIONS: Cerebral blood volume defect correlated the best with the final infarct volume. There was a very good inter-observer agreement for all the CTP maps in predicting the final infarct volume despite the wide variation in the experience of the readers.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».