Imaging Triage of Patients with Late-Window (6–24 Hours) Acute Ischemic Stroke: A Comparative Study Using Multiphase CT Angiography versus CT Perfusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The role of collateral imaging in selecting patients for endovascular thrombectomy beyond 6 hours from onset has not been established. To assess the comparative utility of collateral imaging using multiphase CTA in selecting late window patients for EVT. MATERIALS AND METHODS: We used data from a prospective multicenter observational study in which all patients underwent imaging with multiphase CT angiography as well as CTP. Two blinded reviewers evaluated patients’ eligibility for endovascular thrombectomy using published collateral imaging (multiphase CTA) criteria compared with CTP using the selection criteria of the Clinical Mismatch in the Triage of Wake Up and Late Presenting Strokes Undergoing Neurointervention with Trevo (DAWN) and Endovascular Therapy Following Imaging Evaluation for Ischemic Stroke 3 (DEFUSE-3) trials. CTP images were processed using automated commercial software. The outcomes of patients eligible for endovascular thrombectomy according to multiphase CTA, DAWN, or DEFUSE-3 criteria were compared using multivariable logistic regression modeling. Model characteristics were compared using the C-statistic for the receiver operating characteristic curve, the Akaike information criterion, and the Bayesian information criterion. RESULTS: Eighty-six patients presented beyond 6 hours from onset/last known well (median, 9.6 hours; interquartile range, 4.1 hours). Thirty-five patients (40.7%) received endovascular thrombectomy, of whom good functional outcome (90-day mRS, 0–2) was achieved in 16/35 (47%). Collateral-based imaging paradigms significantly modified the treatment effect of endovascular thrombectomy on 90-day mRS 0–2 (Pinteraction = .007). The multiphase CTA–based regression model best fit the data for the 90-day outcome (C-statistic, 0.86; 95% CI, 0.77–0.94) and was associated with the least information loss (Akaike information criterion, 95.7; Bayesian information criterion, 114.9) compared with CTP-based models. CONCLUSIONS: The collateral-based imaging paradigm using multiphase CTA compares well with CTP in selecting patients for endovascular thrombectomy in the late time window.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».