Highest Lesion Growth Rates in Patients With Hyperacute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose— The early growth of ischemic lesions has been described as being nonlinear, with lesion growth rates at their highest during the earliest period after stroke onset. We hypothesized that the time gap from imaging to revascularization results in higher lesion growth in patients with hyperacute presentation. Methods— Fifty-one patients with ischemic stroke with initial multimodal computed tomography (CT), follow-up CT after 24 hours, and successful endovascular recanalization were included and separated into 2 groups according to their median time from symptom onset to imaging (eg, hyperacute versus acute). The difference in Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) between initial CT and follow-up CT was assessed, as well as volumetric lesion growth from early ischemic core in admission perfusion CT and total lesion volume in follow-up CT. Results— The median time from onset to imaging was 1.85 hours. There was no significant difference in admission ASPECTS (mean, 8.5 versus 8.2) or time from imaging to recanalization in both groups (median, 2.7 versus 2.4 hours; P =0.4). The mean (SD) lesion growth assessed by ASPECTS difference was 2.7 (2.3) in the hyperacute group and 1.6 (1.3) in the acute group ( P =0.03). The mean (SD) volumetric difference in the hyperacute group was 26.6 mL (43.2 mL) and 17.2 mL (26.3 mL; P =0.36) in the acute group, respectively. For every passing hour after onset, ASPECTS lesion growth was reduced by 0.4. Conclusions— Patients in the hyperacute phase showed increased ASPECTS lesion growth from imaging to recanalization suggesting a particular benefit of faster recanalization times in this group of patients with stroke.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».