Efficacy of computed tomography perfusion – Alberta stroke program early computed tomography score for identifying patients with anterior circulation acute ischemic stroke that would benefit from endovascular treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of criteria that improves the selection of ischemic stroke patients most suitable for mechanical thrombectomy (MT) will improve clinical outcomes. The aim of this study was to identify the computed tomography (CT) imaging parameter that best predicts patients who will benefit from endovascular treatment among patients with anterior circulation ischemic stroke. MATERIALS AND METHODS: This retrospective study was conducted in patients with acute middle cerebral artery (MCA) stroke with/without internal carotid artery occlusion who underwent successful MT at Siriraj Hospital from November 2009 to October 2016. Evaluated parameters were compared between those with and without a favorable outcome. RESULTS: Forty-four consecutive patients with acute MCA occlusion were included, and 61.4% had unfavorable clinical outcome. Regarding CT perfusion - Alberta stroke program early CT score (CTP-ASPECTS) at the 50% cut point, patients with favorable outcome had higher Cerebral blood volume-ASPECTS (CBV-ASPECTS) and mean transit time-ASPECTS (MTT-ASPECTS) than those with unfavorable outcome. For CTP-ASPECTS at the 75% cut point, patients with favorable outcome had higher CBV-ASPECTS, cerebral blood flow-ASPECTS, and MTT-ASPECTS than those with unfavorable outcome. CONCLUSIONS: CTP-ASPECTS at the 50% and 75% cut points of abnormality could not predict the clinical outcome of anterior ischemic stroke after thrombectomy. Of the ASPECTS evaluated in this study, MTT-ASPECTS at the 75% cut point was the most predictive parameter. Older age was associated with unfavorable outcome after thrombectomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».