MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2738797510 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wmp23

Abstract WMP23: Regional Assessment of Multi-phase CTA and CT Perfusion are Equivalent in Predicting Tissue Fate in Ischemic Stroke

2016· article· en· W2738797510 sur OpenAlexaff
Christopher D. d’Esterre, Anurag Trivedi, Yukun Zhang, Shivanand Patil, Pooneh Pordeli, Emmad Qazi, Seong Hwan Ahn, Mohamed Najm, Enrico Fainardi, Marta Rubiera, Michael D. Hill, Andrew M. Demchuk, Mayank Goyal, Tolulope T. Sajobi, Bijoy K. Menon

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensVictoria General HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionPerfusion scanningStroke (engine)InfarctionRadiologyNuclear medicineInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke→Même sujetAcute Ischemic Stroke Management→Travaux en français237 207→