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Enregistrement W2591989486 · doi:10.1177/1971400916689372

Computed tomography perfusion-based selection of endovascularly treated acute ischaemic stroke patients – Are there lessons to be learned from the pre-evidence era?

2017· article· en· W2591989486 sur OpenAlexaboutno aff
Marios‐Nikos Psychogios, Michael Knauth, Raya Bshara, Katharina Schregel, Ioannis Tsogkas, Ismini Papageorgiou, Ilko Maier, Jan Liman, Daniel Behme

Notice bibliographique

RevueThe Neuroradiology Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputed tomography angiographyPerfusion scanningStroke (engine)Computed tomographyRadiologyPerfusionAngiographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Some of the latest groundbreaking trials suggest that noncontrast cranial computed tomography and computed tomography-angiography are sufficient tools for patient selection within six hours of symptom onset. Before endovascular stroke therapy became the standard of care, patient selection was one of the most useful tools to avoid futile reperfusions. We report the outcomes of endovascularly treated stroke patients selected with a perfusion-based paradigm and discuss the implications in the current era of endovascular treatment. Material and methods After an interdisciplinary meeting in September 2012 we agreed to select thrombectomy candidates primarily based on computed tomography perfusion with a cerebral blood volume Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Scale (CBV-ASPECTS) of <7 being a strong indicator of futile reperfusion. In this study, we retrospectively screened all patients with an M1 thrombosis in our neurointerventional database between September 2012 and December 2014. Results In 39 patients with a mean age of 69 years and a median admission National Institute of Health Stroke Scale of 17 the successful reperfusion rate was 74% and the favourable outcome rate at 90 days was 56%. Compared to previously published data from our database 2007-2011, we found that a two-point increase in median CBV-ASPECTS was associated with a significant increase in favourable outcomes. Conclusion Computed tomography perfusion imaging as an additional selection criterion significantly increased the rate of favourable clinical outcome in patients treated with mechanical thrombectomy. Although computed tomography perfusion has lost impact within the six-hour period, we still use it in cases beyond six hours as a means to broaden the therapeutic window.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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