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Enregistrement W2998747833 · doi:10.1186/s13244-019-0810-y

Mapping the ischemic penumbra and predicting stroke progression in acute ischemic stroke: the overlooked role of susceptibility weighted imaging

2020· article· en· W2998747833 sur OpenAlexaboutno aff
Eman A. F. Darwish, Maha Abdelhameed-El-Nouby, Eman Geneidy

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenumbraMedicineSusceptibility weighted imagingNeuroradiologyStroke (engine)InfarctionFluid-attenuated inversion recoveryRadiologyNeuroimagingBrain infarctionNeurologyAcute strokeInternal medicineMagnetic resonance imagingCardiologyIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Asymmetrically prominent veins (APVs) detected on susceptibility weighted imaging (SWI) in acute stroke patients are assumed to signify compromised cerebral perfusion. We aimed to explore the role of APVs in identifying the ischemic penumbra and predicting stroke progression in acute stroke patients Methods Twenty patients with a middle cerebral artery ischemic infarction presenting within 24 h of symptoms onset underwent SWI following our standard MR stroke protocol imaging sequences which included diffusion-weighted imaging (DWI). Follow-up (FUP) FLAIR images were obtained at least 5 days after the initial MRI study. The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) was used to determine the initial infarct size, extent of APVs and final infarct size on initial DWI, SWI, and FUP images respectively. For each patient, SWI was compared with DWI images to determine match/mismatch of their respective ASPECTS values and calculate mismatch scores, whereas acute DWI findings were compared with follow-up images to identify infarct growth (IG) and calculate infarction growth scores (IGS). Results IG occurred in 6/10 patients with a positive DWI-SWI mismatch and in none of the patients without a positive DWI-SWI mismatch. A positive DWI/SWI mismatch was significantly associated with IG (χ2 = 8.57, p = 0.0138, Cramer’s V = 0.65). A significant inverse correlation was found between SWI ASPECTS and IGS (rs = − 0.702, p = 0.001). DWI-SWI mismatch scores were strongly correlated with IGS. (rs = 0.788, p = 0.000) Conclusion A positive DWI-SWI mismatch is an indicator of the ischemic penumbra and a predictor of infarct expansion if left untreated.

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)0,005
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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