Evaluating the Prognosis of Ischemic Stroke Using Low-Dose Multimodal Computed Tomography Parameters in Hyperacute Phase
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to evaluate the potential value of low-dose multimodal computed tomography (CT) in predicting prognosis of acute ischemic stroke (AIS) within 6 hours. METHODS: The admission "one-stop-shop" multimodal CT examination, including noncontrast CT (NCCT), low-dose CT perfusion, and CT angiography (CTA), was performed in patients with symptoms of stroke within 6 hours. Noncontrast CT, CTA source image (CTA-SI), cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume (CBV), time to peak (TTP), and mean transit time (MTT) maps were studied using Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS). The regional leptomeningeal collateral (rLMC) score (0-20) was dichotomized into 2 groups: good (11-20) and poor (0-10) rLMC. Poor functional outcomes were defined by a modified Rankin scale score of 3 to 6. RESULTS: One hundred forty-four patients were ultimately selected; 43.8% of them showed poor functional outcomes. They had lower ASPECTSs on NCCT, CTA-SI, CBV, CBF, TTP, and MTT, and poor rLMC was more frequently associated with poor functional outcomes (all P < 0.001). In the multivariate analysis for AIS patients with conservative treatment, CTA-SI-ASPECTS 6 or less (odds ratio [OR], 5.9; 95% confidence interval [95% CI], 1.9-18.4; P = 0.002) and poor collaterals (OR, 5.0; 95% CI, 1.3-15.4; P = 0.017), CBV-ASPECTS 6 or less (OR, 8.0; 95% CI, 2.7-24.0; P < 0.001), CBF-ASPECTS 4 or less (OR, 8.0; 95% CI, 2.0-31.5; P = 0.003), MTT-ASPECTS≤3 (OR, 5.8; 95% CI, 1.8-18.1; P = 0.003), TTP-ASPECTS 4 or less (OR, 5.0; 95% CI, 1.6-15.1; P = 0.005), and NCCT-ASPECTS 8 or less (OR, 5.9; 95% CI, 1.7-20.4; P = 0.005) were significantly associated with poor functional outcome. In the multivariate analysis for AIS patients with thrombolysis, CTA-SI-ASPECTS 6 or less (OR, 27.5; 95% CI, 2.9-262.3; P = 0.004), poor collaterals (OR, 28.0; 95% CI, 2.8-283.0; P < 0.028), and CBV-ASPECTS 6 or less (OR, 18.0; 95% CI, 3.0-107.7; P = 0.002) were associated with poor functional outcomes. Furthermore, the area under the curve (AUC) of the combination of CTA-SI-ASPECTS 6 or less, poor collaterals, and CBV-ASPECTS 6 or less (AUC, 0.87) was greater than that for any single parameter alone: CTA-SI-ASPECTS 6 or less (AUC, 0.80; P < 0.001), poor collaterals (AUC, 0.76; P < 0.001), and CBV-ASPECTS 6 or less (AUC, 0.81; P = 0.002). CONCLUSIONS: The combination of CTA-SI-ASPECTS, collaterals, and CBV-ASPECTS may improve predictive power compared with a single parameter alone.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».