Global White Matter Hypoperfusion on <scp>CT</scp> Predicts Larger Infarcts and Hemorrhagic Transformation after Acute Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Presence of white matter hyperintensity (WMH) on MRI is a marker of cerebral small vessel disease and is associated with increased small vessel stroke and increased risk of hemorrhagic transformation (HT) after thrombolysis. AIM: We sought to determine whether white matter hypoperfusion (WMHP) on perfusion CT (CTP) was related to WMH, and if WMHP predisposed to acute lacunar stroke subtype and HT after thrombolysis. METHODS: Acute ischemic stroke patients within 12 h of symptom onset at 2 centers were prospectively recruited between 2011 and 2013 for the International Stroke Perfusion Imaging Registry. Participants routinely underwent baseline CT imaging, including CTP, and follow-up imaging with MRI at 24 h. RESULTS: Of 229 ischemic stroke patients, 108 were Caucasians and 121 Chinese. In the contralateral white matter, patients with acute lacunar stroke had lower cerebral blood flow (CBF) and cerebral blood volume (CBV), compared to those with other stroke subtypes (P = 0.041). There were 46 patients with HT, and WMHP was associated with increased risk of HT (R(2) = 0.417, P = 0.002). Compared to previously reported predictors of HT, WMHP performed better than infarct core volume (R(2) = 0.341, P = 0.034), very low CBV volume (R(2) = 0.249, P = 0.026), and severely delayed perfusion (Tmax>14 second R(2) = 0.372, P = 0.011). Patients with WMHP also had larger acute infarcts and increased infarct growth compared to those without WMHP (mean 28 mL vs. 13 mL P < 0.001). CONCLUSION: White matter hypoperfusion remote to the acutely ischemic region on CTP is a marker of small vessel disease and was associated with increased HT, larger acute infarct cores, and greater infarct growth.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».