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Enregistrement W2765431929 · doi:10.1111/ene.13493

Distinct predictive role of collateral status on clinical outcome in variant stroke subtypes of acute large arterial occlusion

2017· article· en· W2765431929 sur OpenAlexaboutno aff
X. Zhang, Meixia Zhang, Wenhong Ding, Shenqiang Yan, David S. Liebeskind, Min Lou

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineStroke (engine)CollateralCardiologyInternal medicineAcute strokeOcclusionOutcome (game theory)Collateral damageTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Clinical trials have shown that robust collateral flow has a relationship with good clinical outcome; however, different stroke subtypes were lumped together. This study explored the relationship between baseline collaterals and the onset-to-imaging time (OIT) and the correlation between pre-treatment collateral status and clinical outcome amongst different subtypes. METHOD: Prospectively collected data from consecutive acute ischaemic stroke patients with acute middle cerebral artery occlusion who received reperfusion therapy were reviewed. The regional leptomeningeal score (20 points) was based on the scoring extent of contrast opacification in the six Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) cortical regions (M1-6), parasagittal anterior cerebral artery territory and the basal ganglia by perfusion-derived dynamic four-dimensional computed tomography angiography (4D CTA). Stroke subtype was determined by the TOAST classification criteria. A 3-months modified Rankin Scale score of 0-2 was defined as a good outcome. RESULTS: The analysis included 158 patients: 30 (19.0%) patients had large artery atherosclerotic stroke (LAA), 87 (55.1%) cardioembolic stroke (CE) and 41 (25.9%) stroke of undetermined etiology. Baseline collateral was negatively correlated with OIT (P = 0.0205) in the CE group after adjusting for female sex, smoking, hyperlipidemia, baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and baseline mismatch ratio, but not in the LAA group. Baseline collateral showed a strong relationship with good clinical outcome after adjusting for recanalization, baseline NIHSS, age and female sex (odds ratio 1.120, confidence interval 1.013-1.238, P = 0.027) in all patients and in the CE group (odds ratio 3.223, confidence interval 1.212-8.570, P = 0.019), but not in the LAA patients. CONCLUSIONS: Based on 4D CTA, sustained good leptomeningeal collaterals may predict good outcome in CE but not in LAA patients. Moreover, the extent of collaterals was associated with OIT in the CE patients, which indicates prompt reperfusion therapy in this group of patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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