Abstract WMP23: Regional Assessment of Multi-phase CTA and CT Perfusion are Equivalent in Predicting Tissue Fate in Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of CT Perfusion (CTP) in acute ischemic stroke (AIS) to determine patients with large ischemic core is still hampered by slow processing time, among other technical/standardization issues. Multi-phase CTA (mCTA) may be quicker and more practical in this regard. We sought to determine i) the performance of mCTA and CTP to predict regional infarction and ii) which mCTA construct(s) corresponds to which CTP parameter . Methods: mCTA and CTP was performed less than 12hrs from ictus in 77 patients with MCA-M1 occlusions. Regional analysis was performed within M2-M6 ASPECTS-regions. mCTA: regional pial vessels were assessed according to three constructs: i) Delay in maximal pial vessel enhancement compared to contralateral hemisphere; ii) Washout of contrast within pial vessels; iii) Extent of maximal pial vessel enhancement compared to contralateral hemisphere (Figure 1). CTP-CBF, CBV, MTT, IRF-T0, and Tmax values were determined. 24-hour MR-DWI or NCCT was used for final infarction. Results: There was a negligible difference in the predictive accuracy of mCTA and CTP in discriminating infarction (i.e., 84.59% and 83.04%, respectively). mCTA-Extent had the largest discriminatory power, while CTP-Tmax had the largest discriminatory power. Conclusion: Herein we show that mCTA assessments, even within small brain regions can help determine tissue fate when adjusted for recanalization, and is as good as CTP. mCTA may be a more practical modality to obtain similar prognostic information for radiological and clinical outcomes in AIS, informing acute treatment and tertiary centre triaging.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».