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Enregistrement W2509413772 · doi:10.1097/md.0000000000004702

Cerebral infarct volume measurements to improve patient selection for endovascular treatment

2016· article· en· W2509413772 sur OpenAlexaboutno aff
Miran Han, Jin Wook Choi, Nae-Jung Rim, Sun Yong Kim, Hong-Il Suh, Kyu‐Sun Lee, Ji Man Hong, Jin Soo Lee

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndovascular treatmentSelection (genetic algorithm)Volume (thermodynamics)RadiologyArtificial intelligenceAneurysm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients who have large cerebral infarctions may not be good candidates for endovascular treatment. Various methods for determining infarct volume have been used in clinical studies. We evaluated the effectiveness of several methods for measuring infarct volume, especially regarding futile outcomes despite endovascular treatment.Patients with acute ischemic stroke in unilateral anterior circulation territory who were treated with intra-arterial thrombectomy were included. For assessing infarct volume, the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) scoring system was applied to images obtained by noncontrast computed tomography (NCCT), postcontrast CT (PCCT), and diffusion-weighted imaging (DWI). DWI stroke volume was semiquantitatively measured with the manually outlined hyperintense lesion. Infarct core volume was calculated with a threshold apparent diffusion coefficient value of 600 × 10 mm/s. Intraclass correlation coefficients (ICC) were estimated to assess inter-reader reliability for ASPECTS scoring and DWI stroke volume. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses, and univariable and multivariable comparative analyses, were performed with each evaluation method to predict futile outcome (modified Rankin Scale score 5-6).The mean age of the included 79 patients was 65.1 ± 15.7 years. Among them, 55 (69.6%) patients demonstrated successful reperfusion after intra-arterial thrombectomy, but 34 (43.0%) patients had futile outcomes. Inter-reader agreement was excellent for measurement of the DWI stroke volume (ICC, 0.973), DWI ASPECTS (0.940), and PCCT ASPECTS (0.859), but was moderate for NCCT ASPECTS (0.694). Regarding prediction of futile outcomes, area under ROC curve was 0.551 on NCCT ASPECTS and it was significantly smaller than that in PCCT ASPECTS (area under ROC 0.651, P = 0.030), DWI ASPECTS (0.733, P = 0.003), DWI stroke volume (0.702, P = 0.022), and infarct core volume (0.702, P = 0.021). Besides old age and high National Institutes of Health Stroke Scale score on admission, MRI parameters such as DWI ASPECTS and infarct core volume indicating large volumes were independently associated with futile outcomes in multivariable analyses.DWI ASPECTS can be a good parameter predicting futility, which is easily measured and has high prediction power.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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