Abstract WMP116: Acute Infarct Volume in Childhood Stroke Can Be Accurately Estimated by Modelling Contraction of Chronic Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Arterial ischemic stroke (AIS) occurs in 1-2 children/100,000/year. Most children have neurologic deficits post-AIS, but the influence of infarct volume on neurologic outcome is understudied. While acute infarct volume {best measured as a percentage of total brain volume infarcted (%aTBVi) in the growing brain} likely predicts outcome, acute scans are not always available in children. Chronic infarct volumes are underestimated by direct measurement due to contraction. A method for estimating acute infarct volumes from chronic scans is needed. We developed and compared the reliability of three methods for estimating the %aTBVi from values measured on chronic images. Methods: A retrospective IRB-approved study studying children (age 1 month-17 years) with AIS enrolled 158 patients. Those with acute (<3 days) and chronic (>90 days) MRIs were manually segmented by a pediatric neuroradiologist. Method 1 (direct method, used as control) estimated %aTBVi by measuring chronic infarct volume (cVI) and dividing by total brain volume. Method 2 (OFC method) estimated %aTBVi by subtracting the total non-infarcted brain volume from an extrapolated total brain volume based on orbitofrontal circumference (OFC). Method 3 (contraction method, Figure 1) used a regression model to apply a correction factor to the direct measurement of cVI that was then divided by total brain volume to estimate %aTBVi. Intraclass correlation compared estimated %aTBVi of the three methods to the gold standard %aTBVi calculated from manual segmentation of acute scans. Results: Inclusion criteria were met by 86 patients. The control direct method had excellent reliability (ICC 0.79), although it was exceeded by the contraction method (Figure 1, ICC=0.86), while the OFC method reliability was poor (ICC=0.42). Conclusion: %aTBVi is reliably estimated in children with AIS with only chronic imaging via the contraction method.
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 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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».