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Enregistrement W2800485546 · doi:10.1159/000488587

Prominent Hypointense Vessel Sign on Susceptibility-Weighted Imaging Is Associated with Clinical Outcome in Acute Ischaemic Stroke

2018· article· en· W2800485546 sur OpenAlexaboutno aff
Yiqi Wang, Tianming Shi, Bo Chen, Gaoping Lin, Yuyun Xu, Yu Geng

Notice bibliographique

RevueEuropean Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSusceptibility weighted imagingModified Rankin ScaleMedicineStroke (engine)Receiver operating characteristicInternal medicineGlasgow Outcome ScaleIschaemic strokeSurgeryMagnetic resonance imagingNuclear medicineRadiologyIschemic strokeIschemiaGlasgow Coma Scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prominent hypointense vessel sign (PHVS) is visualized on susceptibility weighted-imaging (SWI) in acute ischaemic stroke (AIS). We aim to test if PHVS is associated with stroke outcome. METHODS: Forty patients with acute middle cerebral artery occlusion were recruited. The presence of PHVS, cortical vessel sign (CVS), brush sign (BS) and susceptibility-diffuse weighted imaging mismatch (S-D mismatch) and Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) on SWI were compared between the good outcome group (90-day modified Rankin scale [mRS] of 0-2) and the poor outcome group (mRS of 3-6). The receiver operating characteristic curves (ROC) were used to evaluate the predictive ability to poor outcome of above imaging characteristics. RESULTS: The presence of PHVS, CVS, BS and S-D mismatch was significantly higher in the poor outcome group (p < 0.001, p = 0.001, p = 0.013, p = 0.014, respectively). SWI-ASPECTS was significantly lower in the poor outcome group (p = 0.002). Regression analysis revealed SWI-ASPECTS; the presence of PHVS and CVS were independently associated with poor outcome (OR 0.347, p = 0.012; OR 55.77, p = 0.004; OR 58.05, p = 0.005). ROC analysis showed that PHVS had the highest predictive value for poor outcome (AUC 0.783). CONCLUSIONS: The presence of PHVS, CVS and SWI-ASPECTS were associated with poor outcome in AIS. The presence of PHVS was the most effective radiographic marker for predicting outcome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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