Permeability-surface area product of the penumbra as a predictor of outcome after endovascular treatment of anterior circulation acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background Permeability-surface product is a predictor of blood–brain barrier disruption, a condition that may be related to higher likelihoods of hemorrhagic transformations in acute stroke. Purpose To investigate whether permeability-surface product can be used as a parameter for predicting outcome after mechanical thrombectomy in patients with anterior circulation acute ischemic stroke. Material and Methods We retrospectively identified patients with acute middle cerebral artery stroke who underwent successful mechanical thrombectomy between November 2009 and July 2015. Multiple parameters (including age) and CT perfusion-related parameters (including permeability-surface product) were compared between patients with favorable (modified Rankin Scale [mRS] = 0–2) and unfavorable (mRS > 2) outcome. Results Thirty patients were included, 50% having favorable and 50% having unfavorable outcome. Younger age was significantly associated with favorable outcome ( P < 0.03). Other baseline characteristics, such as size of CT perfusion core infarction, perfusion abnormality, and presentation of subcortical infarction were not significantly different between groups. No significant difference was observed between groups for permeability-surface product in the ipsilateral penumbra or for the ratio between permeability-surface product penumbra value and contralateral normal brain (permeability-surface product ratio). Conclusions No significant difference was observed between patients with and without favorable outcome after mechanical thrombectomy for either permeability-surface product value or permeability-surface product ratio. Although permeability-surface product is a good predictor of blood–brain barrier disruption, this study revealed no evidence that either permeability-surface product value or permeability-surface product ratio is associated with future change in the penumbra.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».