MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2999171528 · doi:10.1161/strokeaha.119.027268

A Risk Score Including Carotid Plaque Inflammation and Stenosis Severity Improves Identification of Recurrent Stroke

2020· article· en· W2999171528 sur OpenAlexaff
Peter J. Kelly, Pol Camps‐Renom, Nicola Giannotti, Joan Martí‐Fábregas, J.P. McNulty, Jean‐Claude Baron, Mary Barry, Shelagh B. Coutts, Simon Cronin, Raquel Delgado‐Mederos, Eamon Dolan, Alejandro Fernández‐León, Shane Foley, Joseph Harbison, Gillian Horgan, Eoin C. Kavanagh, Michael Marnane, John McCabe, Ciarán McDonnell, Vijay K. Sharma, David Williams, Martin O’Connell, Séan Murphy

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIINational Medical Research CouncilMedical Research CouncilIrish Heart Foundation
Mots-clésMedicineStenosisStroke (engine)Internal medicineHazard ratioCardiologyCarotid endarterectomyCohortConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose— In randomized trials of symptomatic carotid endarterectomy, only modest benefit occurred in patients with moderate stenosis and important subgroups experienced no benefit. Carotid plaque 18 F-fluorodeoxyglucose uptake on positron emission tomography, reflecting inflammation, independently predicts recurrent stroke. We investigated if a risk score combining stenosis and plaque 18 F-fluorodeoxyglucose would improve the identification of early recurrent stroke. Methods— We derived the score in a prospective cohort study of recent (<30 days) non-severe (modified Rankin Scale score ≤3) stroke/transient ischemic attack. We derived the SCAIL (symptomatic carotid atheroma inflammation lumen-stenosis) score (range, 0–5) including 18 F-fluorodeoxyglucose standardized uptake values (SUV max <2 g/mL, 0 points; SUV max 2–2.99 g/mL, 1 point; SUV max 3–3.99 g/mL, 2 points; SUV max ≥4 g/mL, 3 points) and stenosis (<50%, 0 points; 50%–69%, 1 point; ≥70%, 2 points). We validated the score in an independent pooled cohort of 2 studies. In the pooled cohorts, we investigated the SCAIL score to discriminate recurrent stroke after the index stroke/transient ischemic attack, after positron emission tomography-imaging, and in mild or moderate stenosis. Results— In the derivation cohort (109 patients), recurrent stroke risk increased with increasing SCAIL score ( P =0.002, C statistic 0.71 [95% CI, 0.56–0.86]). The adjusted (age, sex, smoking, hypertension, diabetes mellitus, antiplatelets, and statins) hazard ratio per 1-point SCAIL increase was 2.4 (95% CI, 1.2–4.5, P =0.01). Findings were confirmed in the validation cohort (87 patients, adjusted hazard ratio, 2.9 [95% CI, 1.9–5], P <0.001; C statistic 0.77 [95% CI, 0.67–0.87]). The SCAIL score independently predicted recurrent stroke after positron emission tomography-imaging (adjusted hazard ratio, 4.52 [95% CI, 1.58–12.93], P =0.005). Compared with stenosis severity (C statistic, 0.63 [95% CI, 0.46–0.80]), prediction of post-positron emission tomography stroke recurrence was improved with the SCAIL score (C statistic, 0.82 [95% CI, 0.66–0.97], P =0.04). Findings were confirmed in mild or moderate stenosis (adjusted hazard ratio, 2.74 [95% CI, 1.39–5.39], P =0.004). Conclusions— The SCAIL score improved the identification of early recurrent stroke. Randomized trials are needed to test if a combined stenosis-inflammation strategy improves selection for carotid revascularization where benefit is currently uncertain.

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)0,000
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations58
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrokeMême sujetCerebrovascular and Carotid Artery DiseasesTravaux en français237 207