Too good to treat? ischemic stroke patients with small computed tomography perfusion lesions may not benefit from thrombolysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although commonly used in clinical practice, there remains much uncertainty about whether perfusion computed tomography (CTP) should be used to select stroke patients for acute reperfusion therapy. In this study, we tested the hypothesis that a small acute perfusion lesion predicts good clinical outcome regardless of thrombolysis administration. METHODS: We used a prospectively collected cohort of acute ischemic stroke patients being assessed for treatment with IV-alteplase, who had CTP before a treatment decision. Volumetric CTP was retrospectively analyded to identify patients with a small perfusion lesion (<15ml in volume). The primary analysis was excellent 3-month outcome in patients with a small perfusion lesion who were treated with alteplase compared to those who were not treated. RESULTS: Of 1526 patients, 366 had a perfusion lesion <15ml and were clinically eligible for alteplase (212 being treated and 154 not treated). Median acute National Institutes of Health Stroke Scale score was 8 in each group. Of the 366 patients with a small perfusion lesion, 227 (62%) were modified Rankin Scale (mRS) 0 to 1 at day 90. Alteplase-treated patients were less likely to achieve 90-day mRS 0 to 1 (57%) than untreated patients (69%; relative risk [RR] = 0.83; 95% confidence interval [CI], 0.71-0.97; p = 0.022) and did not have different rates of mRS 0 to 2 (72% treated patients vs 77% untreated; RR, 0.93; 95% CI, 0.82-1.95; p = 0.23). INTERPRETATION: This large observational cohort suggests that a portion of ischemic stroke patients clinically eligible for alteplase therapy with a small perfusion lesion have a good natural history and may not benefit from treatment. Ann Neurol 2016;80:286-293.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».