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Enregistrement W2964385484 · doi:10.4103/ajns.ajns_238_18

Efficacy of thrombus density on noninvasive computed tomography neuroimaging for predicting thrombus pathology and patient outcome after mechanical thrombectomy in acute ischemic stroke

2019· article· en· W2964385484 sur OpenAlexaff
Dittapong Songsaeng, Tharathorn Kaeowirun, Ittichai Sakarunchai, Pornsuk Cheunsuchon, Jaruwan Weankhanan, Anek Suwanbundit, Timo Krings

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol University
Mots-clésMedicineThrombusHounsfield scaleRadiologyComputed tomography angiographyStroke (engine)Modified Rankin ScaleAngiographyComputed tomographyIschemic strokeIschemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: The aim of this study was to investigate the efficacy of thrombus density on noninvasive computed tomography (CT) neuroimaging for predicting thrombus pathology and patient outcome after mechanical thrombectomy in acute ischemic stroke. Materials and Methods: This retrospective chart and imaging review included patients that were treated by mechanical thrombectomy at Siriraj Hospital according to the American Heart Association/American Stroke Association guidelines for the early management of patients with acute ischemic stroke from March 2010 to February 2015 study period. Preintervention noncontrast CT (NCCT), CT angiography (CTA), and/or contrast-enhanced CT (CECT) images were interpreted using CT densitometry. Pathology results were classified as white, red, or mixed thrombi. The result of treatment was evaluated by the modified Rankin Scale at 90 days after treatment. Results: From 97 included patients – 97 NCCT images, 48 CTA images, 48 CECT images, and 54 pathologic results of cerebral thrombi were included in the final analysis. Mean clot Hounsfield unit values on NCCT, CTA, and CECT were significantly different between red and white thrombus (P = 0.001 on NCCT, P = 0.03 on CTA, and P = 0.001 on CECT), and between red and mixed thrombus (P = 0.043 on NCCT and P = 0.002 on CTA). However, no significant difference was observed between white thrombus and mixed thrombus (P = 0.09 on NCCT, P = 1.00 on CTA, and P = 0.054 on CECT). There was no significant correlation between type of cerebral thrombus or clot density and the result of treatment. Conclusion: Thrombus density on CT was found to be a significant predictor of thrombus pathology; however, no significant association was observed between thrombus type or clot density and patient outcome after mechanical thrombectomy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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