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Enregistrement W2513258186 · doi:10.1111/jon.12387

The Role of Topographic Collaterals in Predicting Functional Outcome after Thrombolysis in Anterior Circulation Ischemic Stroke

2016· article· en· W2513258186 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Yong‐Qiang Tan, Jinghao Nicholas Ngiam, Hock‐Luen Teoh, Vijay K. Sharma, Leonard L.L. Yeo

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research Council
Mots-clésMedicineThrombolysisModified Rankin ScaleReceiver operating characteristicLogistic regressionCollateral circulationArea under the curveStroke (engine)Internal medicineCardiologyOcclusionAngiographyMultivariate analysisRadiologyIschemic strokeIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Alberta Stroke Program Early CT (ASPECTS) leptomeningeal collaterals score on CT-angiography helps in prognosticating functional outcome in acute ischemic stroke (AIS) patients treated with intravenous thrombolysis. We evaluated whether a simplified topological ASPECTS collaterals scoring could serve as a rapid biomarker for early prediction in thrombolyzed AIS patients. METHODS: Consecutive patients from 2010 to 2014 with anterior circulation AIS treated with intravenous thrombolysis were included. The primary outcome was good functional outcome (modified Rankin scale score 0-1 at 3-months). Collaterals were scored according to the extent of contrast opacification in arteries distal to the acute occlusion. Prognostic value of individual ASPECTS leptomeningeal collateral regions was determined by multivariate logistic regression. RESULTS: A total of 283 patients were included (mean National Institutes of Health Stroke Scale [NIHSS] score 19.0 ± 6.3 points). Using multivariate logistic regression, good M5 region (parietal)-collaterals (OR 2.62, 95%CI 1.215-5.682, P = .014), younger age (OR .97 per year, 95%CI .943-.990, P = .006), nondiabetics (OR .44, 95%CI .224-.889, P = .021), and lower NIHSS (OR .89 per point, 95%CI .842-.935, P < .001) were independently associated with good functional outcome. The receiver operating characteristic curve showed NIHSS as a good predictor of functional outcome (area under the curve .718, 95%CI .656-.780, P < .001). However, a better predictive value was achieved when M5 collateral score was added to the NIHSS (area under the curve .752, 95%CI .694-.809, P < .001). CONCLUSIONS: Good collaterals in the M5 region are associated with good functional outcome. Addition of this simple neuroimaging tool to the pretreatment NIHSS may serve as a reliable biomarker for prognosis.

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)0,001
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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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