Diagnostic accuracy of whole-brain computed tomography perfusion for detection of ischemic stroke in patients with mild neurological symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Mild and minor acute neurological symptoms may lead to diagnostic uncertainty, resulting in a heterogeneous group of patients with true ischemic events and stroke mimics with a potential for poor outcomes. More than half of ischemic stroke patients present as minor strokes (National Institutes of Health Stroke Scale score <6). Whole-brain computed tomography perfusion can be used as a diagnostic test for minor stroke, offering a potential method of reducing diagnostic uncertainty in these patients. We hypothesize that whole-brain computed tomography perfusion imaging features could accurately predict infarction in patients with minor neurological deficits. This retrospective chart review enrolled consecutive patients suspected of acute ischemic stroke with a National Institutes of Health Stroke Scale score <6, who underwent whole-brain computed tomography perfusion and follow-up diffusion-weighted magnetic resonance imaging at our institution. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and positive and negative likelihood ratios were calculated for whole-brain computed tomography perfusion, using follow-up diffusion-weighted magnetic resonance imaging as a reference standard. A total of 524 patients (mean age: 67 years; range: 17-96 years; 56% men) met the inclusion criteria. Patients were excluded for non-diagnostic ( n = 25) or missing maps ( n = 8) scans, non-ischemic findings ( n = 7), and lack of follow-up magnetic resonance imaging ( n = 336). The final analysis included 148 patients who underwent diffusion-weighted magnetic resonance imaging. Whole-brain computed tomography perfusion has a sensitivity of 0.57 (95% CI: 0.45-0.69) and a specificity of 0.82 (95% CI: 0.71-0.90). The positive and negative predictive values and positive and negative likelihood ratios were 75%, 67%, 3.09, and 0.53, respectively. Our analysis suggests that although whole-brain computed tomography perfusion may offer some value as an adjunctive test for improving confidence in offering stroke treatment, it is not sufficiently sensitive or specific to accurately predict cerebral infarcts in patients with minor neurological symptoms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».