Association of White Matter Hyperintensities With Short-Term Outcomes in Patients With Minor Cerebrovascular Events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: White matter lesions (WML) are associated with cognitive decline, increased stroke risk, and disability in old age. We hypothesized that superimposed acute cerebrovascular occlusion on chronic preexisting injury (leukoaraiosis) leads to worse outcome after minor cerebrovascular event, both using quantitative (volumetric) and qualitative (Fazekas scale) assessment, as well as relative total brain volume. METHODS: WML volume assessment was performed in 425 patients with high-risk transient ischemic attack (TIA; motor/speech deficits >5 minutes) or minor strokes from the CATCH study (CT and MRI in the Triage of TIA and Minor Cerebrovascular Events to Identify High Risk Patients). Complete baseline characteristics and outcome assessment were available in 412 patients. Primary outcome was disability at 90 days, defined as modified Rankin Scale score of >1. Secondary outcomes were stroke progression, TIA recurrence, and stroke recurrence. Analysis was performed using descriptive statistics and regression models including interaction terms. RESULTS: =0.79). Both higher Fazekas score and higher WMH volume were associated with disability at 90 days in univariate regression (odds ratio 1.22; 95% confidence interval, 1.04-1.43 and odds ratio, 1.25 per milliliter increase; 95% confidence interval, 1.02-1.54, respectively) but not with stroke progression, TIA recurrence, or stroke recurrence. In multivariable-adjusted analyses, additive interaction terms were associated with unfavorable outcome (adjusted odds ratio 3.99, 95% confidence interval, 1.87-8.49). CONCLUSIONS: Our data suggest that quantitative and qualitative WML assessments are highly correlated and comparable in TIA/minor stroke patients. WML burden is associated with short-term outcome of patients with good prestroke function in the presence of intracranial stenosis/occlusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».