The evaluations of the effect of stent implantation using multimodal computed tomography in ischemic cerebrovascular patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the effect of stent implantation using Multimodal CT in patients with MCA and ICA stenosis.Methods Twenty-six patients with ischemic cerebrovascular disease who received MCA or ICA stent implantation in ChongQing xinqiao Hospital were recruited.Multimodal Stroke Assessment Using CT Score (MOSAIC) was used to evaluate the Neuroimaging data before stent implantation and Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) to evaluate the time to peak (TTP) of CTP before and after stent implantation.Results Patients were divided into 4 groups based on scores:4 scores,5 scores,6 scores,and 7 scores groups.the improvement degree was increase by 31.7%±14.17%、38.6%±15.73%、43.3%±10.3%、358.6%±13.45% in 4 scores,5 scores,6 scores,and 7 scores groups,respectively.The paired t test demonstrated that there were a statistically significant difference among four groups(H=10.673,P0.05).Preoperative MOSAIC score was positively correlated with the improvement of ASPECT score for TTP,with a correlation coefficient of 0.579 (P0.002).Conclusions Multimodal CT is a sensitive assessment for the evaluation of ischemic cerebrovascular disease and patients with a higher MOSAIC score may benefit more from stent implantation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».