Focal Cerebral Arteriopathy of Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- Focal cerebral arteriopathy (FCA)-a common cause of arterial ischemic stroke in previously healthy children-often progresses over days to weeks, increasing the risk of recurrent stroke. We developed a novel severity scoring system designed to quantify FCA progression and correlate with clinical outcomes. Methods- The VIPS study (Vascular Effects of Infection in Pediatric Stroke) prospectively enrolled 355 children with arterial ischemic stroke (2010-2014), including 41 with centrally confirmed FCA. Two neuroradiologists independently reviewed FCA cerebrovascular imaging, assigning a graded severity score of zero (no involvement) to 4 (occlusion) to individual arterial segments. The FCA severity score (FCASS) was the unweighted sum. In an iterative process, we modeled scores derived from different combinations of arterial segments to identify the model that optimized correlation with clinical outcome, simplicity, and reliability. Results- The optimal FCASS summed scores from 5 arterial segments: supraclinoid internal carotid artery, A1, A2, M1, and M2. The median (interquartile range) baseline FCASS was 4 (2-6). Of 33 children with follow-up imaging, the maximum FCASS (at any time point) was 7 (5-9). Twenty-four (73%) had FCA progression on follow-up with their maximum FCASS at a median of 8 (5-35.5) days poststroke; their median FCASS increase was 4 (2.5-6). FCASS did not correlate with recurrent arterial ischemic stroke. Maximum (but not baseline) FCASS correlated with 1-year pediatric stroke outcome measures ( P=0.037). Conclusions- Our novel scoring system for FCA severity correlates with neurological outcomes in the VIPS cohort and provides a tool for FCA treatment trials under development.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».