Abstract TP43: Delayed Phase Blood Pool Assessment of Multiphase-CTA in Acute Stroke Provides Further Information Beyond Non-Contrast CT
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Multiphase CT-Angiography (mCTA) can provide dynamic parenchymal hemodynamic information, including proper microvascular ‘blood pool’ assessment. Our objective was to determine which ASPECTS scoring method between non-contrast CT (NCCT), and delayed phase blood pool assessment on mCTA best predicted final infarct. This can contribute to decision making for endovascular therapy. Hypothesis: ASPECTS on delayed phase blood pool analysis would best predict final infarct score. Methods: Patients with TICI 0, 2b, or 3 reperfusion who met criteria for thrombolysis and endovascular therapy were included. ASPECTS scores were calculated on admission NCCT. Blood pool ASPECTS were calculated as discrete areas of hypodensity on delayed phase mCTA. Baseline scores were compared to final infarct score on follow-up CT/MRI. Sensitivities and specificities were calculated and then stratified by brain region to determine the most predictive method. Results: Fifty-three patients were analyzed (25/53= TICI 0, 10/53= TICI 2b, 15/53= TICI 3). Delayed phase blood pool mCTA showed similar sensitivities for ganglionic regions and improved sensitivities for supraganglionic regions. Delayed phase blood pool analysis of mCTA showed improved specificity in ganglionic regions over NCCT (Table 1, Figure 1). Conclusion: In conclusion, blood pool assessment on delayed phase mCTA has the capability to identify additional at risk tissue beyond that defined by NCCT.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».