Abstract WP166: Prediction of Recurrent Stroke in Lacunar Stroke Patients: Performance of the Small Vessel Disease (SVD) Score in the SPS3 Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The previously published cerebral SVD Score is a four-point rating scale based on the four cardinal MRI markers of SVD: moderate-severe white matter hyperintensities, , lacune(s), moderate-severe enlarged perivascular spaces (PVS), and microbleed(s). We evaluated the score’s ability to predict recurrent stroke in the Secondary Prevention of Small Subcortical Strokes (SPS3) Trial. Methods: One point each was awarded for these 4 MRI findings: max periventricular Fazekas score = 3 and/or max subcortical Fazekas score > 2; >1 cerebral microbleed 2 (i.e. > 11 PVS unilaterally); > 1 old lacune (3-15 mm) on FLAIR/T1. Annualized rates of recurrent stroke were computed assuming a Poisson model, and c-statistics were calculated for the SVD score model and for two other previously published SPS3 derived models. Results: Of 3020 participants, 1137 had complete data available for SVD scoring. Prevalence of SVD scores 0, 1, 2, 3, and 4 were 19% (n=219), 29% (n=325), 24% (n=277), 18% (n=200), and 10% (n=116). PVS (55%) were most common, followed by moderate-severe white matter hyperintensities (45), lacunes (41), and microbleeds (30). Recurrent stroke rates did not strictly increase with increasing SVD score, i.e. rates were 2.4%/pt-yr (95% CI 1.5, 3.9), 1.4 (0.8, 2.3), 2.0 (1.3, 3.2), 3.8 (2.5, 5.7), and 3.2 (1.8, 5.6) respectively. When SVD scores of 0-2 vs. 3-4 were grouped and compared with two other models for predicting recurrent stroke in this cohort, the SVD score model did not outperform. (Table) Conclusions: SVD score features were very common in the SPS3 cohort. Higher (3-4) vs. lower (0-2) SVD scores predicted recurrent stroke with similar predictive ability to models including clinical risk factors only +/- fewer MRI features. Further testing of the SVD score is warranted.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».