MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972215681 · doi:10.3389/fneur.2019.00994

Application of FLAIR Vascular Hyperintensity-DWI Mismatch in Ischemic Stroke Depending on Semi-Quantitative DWI-Alberta Stroke Program Early CT Score

2019· article· en· W2972215681 sur OpenAlexaboutno aff
Lei Song, Cui Lyu, Guiquan Shen, Tingting Guo, Jiangtao Wang, Xiaoming Qiu, Alexander Lerner, Max Wintermark, Bo Gao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Research Program of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFluid-attenuated inversion recoveryMedicineHyperintensityRadiologyRetrospective cohort studyStroke (engine)Diffusion MRIStenosisMagnetic resonance imagingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffusion-weighted imaging (DWI)-Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) is a simple, widely used method to estimate the size of the infarct. Our aim is to determine whether there is a relationship between DWI-ASPECTS and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) vascular hyperintensity (FVH)-DWI mismatch and to better quantify FVH-DWI mismatch to assess the prognosis of cerebral infarction. Materials and Methods: A retrospective analysis of 109 patients with MCA stenosis or occlusion with cerebral infarction was performed by dividing this cohort into FVH-DWI match group and FVH-DWI mismatch group based on FVH and DWI results. The clinical and imaging data of two groups of patients was reviewed and analyzed to identify associations between FVH-DWI mismatch and prognosis of patients for preserved neurological function. Correlation between DWI-ASPECTS and FVH-DWI mismatch was also performed. Results: FVH-DWI mismatch was present in 66/109 (60.55%) patients, and FVH-DWI match was present in 43/109 (39.45%). Patients with FVH-DWI mismatch had higher DWI-ASPECTS (7.0 vs 4.0, P<0.001) and lower mRS at 3 months (3.0 vs 4.0, P< 0.001) than patients without FVH-DWI mismatch. Multiple regression analysis suggested that DWI-ASPECTS (OR=4.7, 95% CI=2.5 to 9.2, P<0.001) remained significantly associated with FVH-DWI mismatch. Two threshold points for DWI-ASPECTS of 3 and 8 can be used to distinguish whether there is a mismatch in FVH-DWI by smooth curve fitting. Conclusions: The DWI-ASPECTS score was an independent predictor of FVH-DWI mismatch. At DWI-ASPECTS ≤ 3, the FVH-DWI mismatch offers no prognostic value; whereas, at DWI-ASPECTS≥8, the FVH-DWI mismatch had the highest prognostic value. DWI-ASPECTS can roughly determine whether there is a FVH-DWI mismatch in order to select optimal clinical treatment and accurately assess prognosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NeurologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207