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Enregistrement W3035382097 · doi:10.1088/1361-6579/ab9c70

A CT perfusion based model predicts outcome in wake-up stroke patients treated with recombinant tissue plasminogen activator

2020· article· en· W3035382097 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenumbraMedicineMultivariate statisticsStroke (engine)Internal medicineMultivariate analysisLasso (programming language)ThrombolysisPerfusionCardiologyRadiologyIschemiaMachine learningComputer scienceMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Advanced neuroimaging has proved to be pivotal in the management of acute ischemic stroke. The use of CT perfusion (CTP) core and penumbra parameters to predict the outcome in wake-up stroke (WUS) patients in everyday clinical scenarios has not yet been investigated. The aim of our study was to investigate the predictive power of CTP parameters on functional and morphological outcomes in WUS patients treated with recombinant tissue plasminogen activator (rTPA). APPROACH: We analyzed clinical data and processed CTP images of 83 consecutive WUS patients treated with rTPA. The predictive power of whole-brain CTP features and of the clinical stroke-related parameters to predict the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score at the seventh day and ischemic lesion volume outcome was investigated by means of multivariate regression analysis as well as least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) modeling. MAIN RESULTS: Multivariate analysis showed that CTP core volume (β = 0.403, p = 0.000), NIHSS at admission (β = 0.323, p = 0.005) and Alberta Stroke Program Early CT (ASPECT) score (β = -0.224, p = 0.012) predict NIHSS at 7 days, while total hypoperfused volume (β = 0.542, p = 0.000) and core volume on CTP (β =0.441, p = 0.000) predict infarct lesion volume at follow-up CT. The LASSO modeling approach confirmed the significant predictive power of CTP core volume, total hypoperfused CTP volume, NIHSS at baseline and ASPECT score, producing a sparse model with adequate reliability (the root mean square error on a previously unseen testing dataset was 3.68). SIGNIFICANCE: Our findings highlight the importance of CT multimodal imaging features for decision-making and prediction in the hyperacute phase of WUS. The predictive model supports the hypothesis that an irreversible necrotic core rather than the extent of the penumbra is the main prognostic factor in WUS patients treated with rTPA.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,178 · 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