Correlation between Clinical-DWI Mismatch and Progressive Cerebral Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore whether clinical-DWI mismatch(CDM)could effectively predict the occurrence of PCI and to guide early clinical diagnosis and treatment.Methods 120 patients with acute cerebral infarction in hospital no more than 24 hours were selected.According to whether cerebral infarction were progressed after admission,the patients were divided into PCI group and non-progression group.MR angiography(MRA),Diffusion Weighted Imaging(DWI) and Carotid color dopplar ultrasound were used to evaluate stenosis or occlusion of MCA,ICA and cerebral infarction position.According to the NIHSS and Alberta Stroke Program Early CT Score(ASPECTS),the patients were divided into two subgroups of CDM(+)and CDM(-)group to analyze the relationship between CDM and occurrence of PCI.Results The incidence of CDM(+)and stenosis or occlusion of MCA diagnosed by MRA in PCI group were significantly higher than that in non-progression group(P0.05).Logistic regression analysis showed that CDM,stenosis or occlusion of middle cerebral artery were independent risk predictors of PCI.Infarction site in body of lateral ventricle side or Watershed infarction has the higher incidence of PCI.Conclusion CDM,stenosis or occlusion of MCA diagnosed by MRA and cerebral infarction location could effectively predict the occurrence of PCI.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».