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Enregistrement W2990310811 · doi:10.4103/ajns.ajns_242_19

Value of brain computed tomographic angiography to predict post thrombectomy final infarct size and clinical outcome in acute ischemic stroke

2019· article· en· W2990310811 sur OpenAlexaboutno aff
Mungkorn Apirakkan, Withawat Vuthiwong, Chai Kobkitsuksakul, Jesada Keandoungchun, Ekachat Chanthanaphak

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputed tomographic angiographyComputed tomographicStroke (engine)AngiographyRadiologyCardiologyBrain infarctionAcute strokeCerebral angiographyInternal medicineComputed tomographyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: This study aims to analyze the predictor in preoperative brain computed tomographic angiography (CTA) for final infarct and outcome in postendovascular thrombectomy patient. Subjects and Methods: 52 patients were retrospectively reviewed. The Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) comparison between preoperative noncontrast computed tomography (NCCT) and 24-h NCCT as well as preoperative CTA source image (CTA-SI) and 24-h NCCT were performed. Factors associated with increased ASPECTS and clinical outcome were evaluated. Results: Preoperative NCCT ASPECTS = 24-h NCCT in 23%. Whereas, 46% showed preoperative CTA-SI ASPECTS = 24-h NCCT. Moreover, 40.4% showed 24-h NCCT ASPECTS > preoperative CTA-SI (increased ASPECTS). The two significant factors associated with increased ASPECTS are thrombolysis in cerebral infarct score 2b/3 (P = 0.02) and good collateral status (P = 0.02). Finally, good clinical outcome was associated with age <60 (P = 0.04), preoperative CTA-SI ASPECTS >5 (P = 0.01), good collaterals status (P = 0.02), and increased ASPECTS (P = 0.05). Conclusions: Preoperative brain CTA provided the necessary factors that are associated with good clinical outcomes, which are CTA-SI ASPECTS > 5, good collateral status, and increased ASPECTS.

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)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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