Evaluations of relevant factors affecting preoperative and postoperative CT perfusion with ASPECTS in patients receiving stent implantation for middle cerebral artery stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate relevant factors affecting cerebral CT perfusion (CTP) before and after stent implantation in patients with middle cerebral artery stenosis. Methods 25 cases of ischemic cerebrovascular disease patients who received middle cerebral artery stent implantation in Beijing Tiantan Hospital were chosen, Alberta Stroke Program Early CT Score(ASPECTS) was used to evaluate the time to peak (TTP) of CTP before and after stent implantation, and factors which might potentially affect preoperative and postoperative CTP assessments were analyzed. Results Preoperative TTPs for all of the 25 patients were remarkably delayed than contral cerebral hemisphere, and postoperative TTPs for all of the 25 patients were improved compared with preoperative results. The preoperative TTP ASPECTS score was 2.32 ±1.31, postoperative ASPECTS score was 8.28 ±1.65, and the paired t test demonstrated that there was a statistically significant difference (P 0.001). Preoperative ASPECTS score was negatively correlated with middle cerebral artery stenosis with a correlation coefficient of - 5.78. Relevant factors which may affect the improvement of CTP after stent implantation were analyzed, significant difference was only found between the presence and absence of good collateral circulation (P = 0.033). Preoperative stenosis rate was positively correlated with the improvement of ASPECT score for TTP, with a correlation coefficient of 1.137 (P = 0.001). Conclusion TTP is a sensitive assessment for the evaluation of middle cerebral artery stent implantation, and preoperative and postoperative TTP may be quantitatively evaluated with ASPECT score. Patients with severe stenosis or without good collateral circulation may benefit more from stent implantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».