Evaluation of Conventional Automated and Volume Weighted Automated Aspects vs. CT Perfusion Core Volume to predict the Final Infarct Volume after Successful Endovascular Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Comparing automated conventional and volume weighted Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) to CT perfusion core volume in order to predict the final infarct volume (FIV) in acute ischemic stroke (AIS) patients after successful thrombectomy. Materials and methods: Patients with AIS and large vessel occlusion who achieved TICI 2b or 3 reperfusion grade were included. Automated conventional and volume weighted ASPECT scores of the baseline CT were determined with e-ASPECTS software (Brainomix, Oxford, UK). Additionally, we used RAPID software (iSchemaView, Stanford, USA) to analyze the CT perfusion core volume. Results: We included 119 patients. Mean? SD values for automated conventional ASPECTS, volume weighted ASPECTS, CT perfusion core volume and FIV were 6.4? 2.6, 16.4 mL? 15.4, 18.3 mL? 24.6 and 70.0? 99.6. CTP core showed a higher correlation with FIV r = 0.4 (CI 95% 0.293; 0.497, P < 0.0001) than automated conventional ASPECTS (r =-0.209, CI 95% -0.323; -0.089, P = 0.002) and volume weighted ASPECTS (r = 0.185 CI 95% 0.065; 0.300, P = 0.003). Conclusion: In the setting of successful thrombectomy, CTP core volume is a better predictor of FIV than either automated conventional or volume weighted ASPECTS.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».