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Enregistrement W3047562156 · doi:10.1161/strokeaha.120.030041

Prevalence and Outcomes of Medium Vessel Occlusions With Discrepant Infarct Patterns

2020· article· en· W3047562156 sur OpenAlexaff
Johanna M. Ospel, Petra Cimflová, Martha Marko, Arnuv Mayank, Moiz Hafeez, Mohammed Almekhlafi, Michael D. Hill, Andrew M. Demchuk, Bijoy K. Menon, Mayank Goyal

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineStroke (engine)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The prognosis of medium vessel occlusions (MeVOs), that is, M2/3 middle cerebral artery, A2/3 anterior cerebral artery, and P2/3 posterior cerebral artery occlusions, is generally better compared with large vessel occlusions, since brain ischemia is less extensive. However, in some MeVO patients, infarcts are seen outside the territory of the occluded vessel (MeVO with discrepant infarcts). This study aims to determine the prevalence and clinical impact of discrepant infarct patterns in acute ischemic stroke due to MeVO. METHODS: We pooled data of MeVO patients from INTERRSeCT (Identifying New Approaches to Optimize Thrombus Characterization for Predicting Early Recanalization and Reperfusion With IV Alteplase and Other Treatments Using Serial CT Angiography) and PRove-IT (Precise and Rapid Assessment of Collaterals Using Multi-Phase CTA in the Triage of Patients With Acute Ischemic Stroke for IA Therapy)-2 prospective cohort studies of patients with acute ischemic stroke. The combination of occlusion location on baseline computed tomography angiography and infarct location on follow-up computed tomography/magnetic resonance imaging was used to identify MeVOs with discrepant infarct patterns. Two definitions for discrepant infarcts were applied; one was more restrictive and purely based on infarct patterns of the basal ganglia, whereas the second one took cortical infarct patterns into account. Clinical outcomes of patients with versus without discrepant infarcts were summarized using descriptive statistics. Logistic regression was performed to obtain adjusted effect size estimates for the association of discrepant infarcts and good outcome, defined as a modified Rankin Scale score of 0 to 2, and excellent outcome (modified Rankin Scale score 0-1). RESULTS: Two hundred sixty-two patients with MeVO were included in the analysis. The prevalence of discrepant infarcts was 39.7% (definition 1) and 21.0% (definition 2). Patients with discrepant infarcts were less likely to achieve good outcome (definition 1: adjusted odds ratio, 0.48 [95% CI, 0.25-0.91]; definition 2: adjusted odds ratio, 0.47 [95% CI, 0.22-0.99]). When definition 1 was applied, patients with discrepant infarcts were also less likely to achieve excellent outcome (definition 1: adjusted odds ratio, 0.55 [95% CI, 0.31-0.99]; definition 2: adjusted odds ratio, 0.62 [95% CI, 0.31-1.25]). CONCLUSIONS: MeVO patients with discrepant infarcts are common, and they are associated with more severe deficits and poor outcomes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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