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Enregistrement W2969732888 · doi:10.1161/strokeaha.119.025809

Clinical and Imaging Parameters Associated With Hyperacute Infarction Growth in Large Vessel Occlusion Stroke

2019· article· en· W2969732888 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Puhr‐Westerheide, Steffen Tiedt, Lukas T. Rotkopf, Moriz Herzberg, Paul Reidler, Matthias P. Fabritius, Philipp M. Kazmierczak, Lars Kellert, Katharina Feil, Kolja M. Thierfelder, Franziska Dorn, Thomas Liebig, Frank A. Wollenweber, Wolfgang G. Kunz

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CardiologyOcclusionInternal medicineInfarctionIschemic strokeRadiologyMyocardial infarctionIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose— Large vessel occlusion stroke leads to highly variable hyperacute infarction growth. Our aim was to identify clinical and imaging parameters associated with hyperacute infarction growth in patients with an large vessel occlusion stroke of the anterior circulation. Methods— Seven hundred twenty-two consecutive patients with acute stroke were prospectively included in our monocentric stroke registry between 2009 and 2017. We selected all patients with a large vessel occlusion stroke of the anterior circulation, documented times from symptom onset, and CT perfusion on admission for our analysis (N=178). Ischemic core volume was determined with CT perfusion using automated thresholds. Hyperacute infarction growth was defined as ischemic core volume divided by times from symptom onset, assuming linear progression during times from symptom onset to imaging on admission. For collateral assessment, the regional leptomeningeal collateral score (rLMC) was used. Clinical data included the National Institutes of Health Stroke Scale score on admission and cardiovascular risk factors. Regression analysis was performed to adjust for confounders. Results— Median ischemic core volume was 34.4 mL, and median hyperacute infarction growth was 0.27 mL/min. In regression analysis including age, sex, National Institutes of Health Stroke Scale, clot burden score, diabetes mellitus, smoking, hypercholesteremia, hypertension, Alberta Stroke Program Early CT Score, and rLMC scores, only the rLMC score had a significant, independent association with hyperacute infarction growth (adjusted β=−0.35; P <0.001). Trichotomizing patients by rLMC scores yielded 65 patients with good (rLMC >15), 67 with intermediate (rLMC 11–15) and 46 with poor collaterals (rLMC <11) with an infarction growth of 0.17 mL/min, 0.26 mL/min, and 0.41 mL/min, respectively. Conclusions— Hyperacute infarction growth strongly depends on collaterals. In primary stroke centers, hyperacute infarction growth may be extrapolated to estimate the stroke progression during transfer times to thrombectomy centers and to support decisions on which patients to transfer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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