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Enregistrement W2909772764 · doi:10.1161/strokeaha.118.023101

Hypoperfusion Symptoms Poorly Predict Hemodynamic Compromise and Stroke Risk in Vertebrobasilar Disease

2019· article· en· W2909772764 sur OpenAlexaff
Sepideh Amin‐Hanjani, Christopher J. Stapleton, Xinjian Du, Linda Rose‐Finnell, Dilip K. Pandey, Mitchell S.V. Elkind, Gregory J. Zipfel, David S. Liebeskind, Frank L. Silver, Scott E. Kasner, Louis R. Caplan, Colin P. Derdeyn, Philip B. Gorelick, Fady T. Charbel

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineStroke (engine)HemodynamicsCardiologyInternal medicineDiseaseVertebrobasilar insufficiencyCerebrovascular CirculationVascular diseaseVertebral arteryCerebral blood flowSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose- Cerebral hypoperfusion symptoms (defined as symptoms related to change in position, 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 measurements of flow compromise in the prospective, observational VERiTAS study (Vertebrobasilar Flow Evaluation and Risk of Transient Ischemic Attack and Stroke). Methods- VERiTAS enrolled patients with recent vertebrobasilar transient ischemic attack or stroke and ≥50% atherosclerotic stenosis or occlusion in vertebral or basilar arteries. Hemodynamic status using vertebrobasilar large vessel flow was measured using quantitative magnetic resonance angiography, and patients were designated as low, borderline, or normal flow based on distal territory regional flow, incorporating collateral capacity. The presence of qualifying event hypoperfusion symptoms was assessed relative to the quantitatively determined flow status (normal versus 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 quantitative magnetic resonance angiography designation, 43 subjects were designated as normal flow versus 23 subjects designated as low flow (n=16) or borderline flow (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 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 with 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 as assessed by quantitative magnetic resonance angiography and subsequent stroke risk in vertebrobasilar disease, and are not a reliable surrogate for flow measurement. Clinical Trial Registration- URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00590980.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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