MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2465965818 · doi:10.4329/wjr.v8.i6.594

Does computed tomography permeability predict hemorrhagic transformation after ischemic stroke?

2016· article· en· W2465965818 sur OpenAlex
Peggy Yen, Allison Cobb, Jai Shankar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Radiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionSubarachnoid hemorrhagePerfusion scanningCerebral blood flowInfarctionRadiologyStroke (engine)Nuclear medicineSurgeryInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To use perfusion-derived permeability-surface area product maps to predict hemorrhagic transformation following thrombolytic treatment for acute ischemic stroke. METHODS: We retrospectively analyzed our prospectively kept acute stroke database over five consecutive months for patients with symptoms of acute ischemic stroke (AIS) who had computed tomography (CT) perfusion (CTP) done at arrival. Patients included in the analyses also had to have a follow-up CT. The permeability-surface area product maps (PS) was calculated for the side of the ischemia and/or infarction and for the contralateral unaffected side at the same level. The cerebral blood flow map was used to delineate the ischemic territory. Next, a region of interest was drawn at the centre of this territory on the PS parametric map. Finally, a mirror region of interest was created on the contralateral side at the same level. The relative permeability-surface area product maps (rPS) provided an internal control and was calculated as the ratio of the PS on the side of the AIS to the PS on the contralateral side. A student t-test was performed after log conversion of rPS between patients with and without hemorrhagic transformation. Log conversion was used to convert the data into normal distribution to use t-test. For the group of patients who experienced intracranial bleed, a student t-test was performed between those with only petechial hemorrhage and those with more severe parenchymal hematoma with subarachnoid haemorrhage. RESULTS: Of 84 patients with AIS and CTP at admission, only 42 patients had a follow-up CT. The rPS derived using the normal side as the internal control was significantly higher (P = 0.003) for the 15 cases of hemorrhagic transformation (1.71 + 1.64) compared to 27 cases that did not have any (1.07 + 1.30). Patients with values above the overall mean rPS of 1.3 had an increased likelihood of subsequent hemorrhagic transformation. The sensitivity of using this score to predict hemorrhagic transformation was 71.4, the specificity was 78.6, with a positive predictive value of 62.5 and negative predictive value of 84.6. The accuracy was 76.2. The odds ratio of an event occurring with such an rPS was 9.2. Of the 15 cases of hemorrhagic transformation, there was no difference (P = 0.35) in the rPS between the eight cases of petechial and the seven cases of more severe hemorrhagic events. CONCLUSION: Pretreatment PS can predict the occurrence of hemorrhagic transformation on follow-up of AIS patients with relatively high sensitivity, specificity, positive and negative predictive value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle