Interaction between time, ASPECTS, and clinical mismatch
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Imaging-based patient selection for neurothrombectomy is reliant on the identification of irreversibly damaged brain tissue (core) and salvageable tissue (penumbra). The DAWN trial used the clinical-core mismatch (CCM) paradigm (clinical deficit out of proportion to infarct volume). We aim to determine the prevalence of CCM in large vessel occlusion (LVO) strokes and study the impact of time and the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) on the likelihood of mismatch. METHODS: We performed a retrospective observational analysis of internal carotid artery/middle cerebral artery M1 occlusions with available advanced imaging (relative cerebral blood flow/MRI). We used automated software for infarct volume analysis and ASPECTS determination. The prevalence of CCM and the impact of time and ASPECTS were analyzed. RESULT: One hundred and eighty-five LVO strokes were included. Mean age was 71±15 years and median National Institutes of Health Stroke Scale score was 17 (range 12-21). Mean ischemic core volume was 50±69 mL. Within 0-24 hours, CCM was present in 53% and ranged from 63% in 0-3 hours to 25% at 21-24 hours (p=0.03). Prevalence of mismatch reduced 1.6% for every 1 hour increase in time to imaging. CCM prevalence by ASPECTS groups was: ASPECTS 9-10: 77%, ASPECTS 6-8: 65%, ASPECTS 0-5: 13% (p<0.01), with a 6.4% decrement for every 1 point decrease in ASPECTS. The prevalence of mismatch did not diminish over time among ASPECTS groups and higher ASPECTS was an independent predictor of CCM (OR 1.4 (95% CI 1.1 to 1.7), p<0.001). CONCLUSIONS: CCM is present in 57% and 50% of LVO strokes in the 0-6 and 6-24 hour window, respectively. The prevalence of mismatch declines with increasing time (1.6%/hour) and decreasing ASPECTS (6.4%/point). Among ASPECTS groups the prevalence of mismatch does not decline over time. These data support the use of an ASPECTS-based paradigm for late window patient selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».