Collateral state and the effect of endovascular reperfusion therapy on clinical outcome in ischemic stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinically successful endovascular therapy (EVT) in ischemic stroke requires reliable noninvasive pretherapeutic selection criteria. We investigated the association of imaging parameters including CT angiographic collaterals and degree of reperfusion with clinical outcome after EVT. METHODS: In our database, we identified 93 patients with large vessel occlusion in the anterior circulation treated with EVT. Besides clinical data, we assessed the baseline Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) on noncontrast CT (NCCT) and CT angiography (CTA) source images, collaterals (CT-CS) and clot burden score (CBS) on CTA and the degree of reperfusion after EVT on angiography. Three readers, blinded to clinical information, evaluated the images in consensus. Data-driven multivariable ordinal regression analysis identified predictors of good outcome after 90 days as measured with the modified Rankin Scale. RESULTS: Successful angiographic reperfusion (OR 26.50; 95%-CI 9.33-83.61) and good collaterals (OR 9.69; 95%-CI 2.28-59.27) were independent predictors of favorable outcome along with female sex (OR 0.35; 95%-CI 0.14-0.85), younger age (OR 0.88; 95%-CI 0.83-0.92) and higher NCCT ASPECTS (OR 2.54; 95%-CI 1.01-6.63). Outcome was best in patients with good collaterals and successful reperfusion, but there was no statistical interaction between collaterals and reperfusion. CONCLUSIONS: CTA-collateral status was the strongest pretherapeutic predictor of favorable outcome in ischemic stroke patients treated with EVT. CTA-collaterals are thus well suited for patient selection in EVT. However, the independent effect of reperfusion on outcome tended to be stronger than that of CTA-collaterals.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».