Abstract WMP42: Hypoperfusion Symptoms Perform Poorly as an Indicator of Hemodynamic Compromise in Vertebrobasilar Disease: Results From the VERiTAS Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Hypoperfusion symptoms, defined as symptoms related to change in position (i.e. supine to seated), effort or exertion, or recent change in antihypertensive medication have been used in stroke studies as a surrogate for detecting hemodynamic compromise. However, the validity of these symptoms in identifying flow compromise in patients has not been well established. We examined whether hypoperfusion symptoms correlated with quantitative evaluation of flow compromise in the prospective observational Vertebrobasilar Flow Evaluation and Risk of Transient Ischemic Attack and Stroke (VERiTAS) study. Methods: VERiTAS enrolled patients with recent vertebrobasilar TIA or stroke and ≥50% atherosclerotic stenosis or occlusion in vertebral and/or basilar arteries. Hemodynamic status using large vessel flow in the vertebrobasilar territory was measured using quantitative magnetic resonance angiography (QMRA), and patients were designated as low, borderline or normal flow based on distal territory regional flow, incorporating collateral capacity, as previously reported. The presence of qualifying event hypoperfusion symptoms was assessed relative to the quantitatively determined flow status (normal vs borderline/low), and also examined as a predictor of subsequent stroke risk. Results: Of the 72 enrolled subjects, 66 had data on hypoperfusion symptoms available. On initial QMRA designation, 43 subjects were designated as normal flow vs. 23 subjects designated as low flow (n=16) or borderline (n=7). Of these, 5 (11.6%) normal flow and 3 (13.0%) low/borderline flow subjects reported at least one qualifying event hypoperfusion symptom (p=0.99, Fisher’s exact test). Hypoperfusion symptoms had a positive predictive value of 37.5% and negative predictive value of 65.5% for low/borderline flow status. Compared to flow status, which strongly predicted subsequent stroke risk, hypoperfusion symptoms were not associated with stroke outcome (p=0.87, log rank test). Conclusions: These results suggest that hypoperfusion symptoms alone correlate poorly with actual hemodynamic compromise, and subsequent stroke risk in vertebrobasilar disease, and are not a reliable surrogate for flow measurement.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».