Ischemic Lesion Location Based on the ASPECT Score for Risk Assessment of Neurogenic Dysphagia
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.
Notice bibliographique
Résumé
Dysphagia is common in patients with middle cerebral artery (MCA) infarctions and associated with malnutrition, pneumonia, and mortality. Besides bedside screening tools, brain imaging findings may help to timely identify patients with swallowing disorders. We investigated whether the Alberta stroke program early CT score (ASPECTS) allows for the correlation of distinct ischemic lesion patterns with dysphagia. We prospectively examined 113 consecutive patients with acute MCA infarctions. Fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) was performed within 24 h after admission for validation of dysphagia. Brain imaging (CT or MRI) was rated for ischemic changes according to the ASPECT score. 62 patients (54.9%) had FEES-proven dysphagia. In left hemispheric strokes, the strongest associations between the ASPECTS sectors and dysphagia were found for the lentiform nucleus (odds ratio 0.113 [CI 0.028-0.433; p = 0.001), the insula (0.275 [0.102-0.742]; p = 0.011), and the frontal operculum (0.280 [CI 0.094-0.834]; p = 0.022). A combination of two or even all three of these sectors together increased relative dysphagia frequency up to 100%. For right hemispheric strokes, only non-significant associations were found which were strongest for the insula region. The distribution of early ischemic changes in the MCA territory according to ASPECTS may be used as risk indicator of neurogenic dysphagia in MCA infarction, particularly when the left hemisphere is affected. However, due to the exploratory nature of this research, external validation studies of these findings are warranted in future.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle