Computed tomography-based triage of extensive baseline infarction: ASPECTS and collaterals versus perfusion imaging for outcome prediction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients presenting with large baseline infarctions are often excluded from mechanical thrombectomy (MT) due to uncertainty surrounding its effect on outcome. We hypothesized that computed tomography perfusion (CTP)-based selection may be predictive of functional outcome in low Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) patients. METHODS: This was a double-center, retrospective analysis of patients presenting with ASPECTS≤5 who received multimodal admission CT imaging between May 2015 and June 2020. The predicted ischemic core (pCore) was defined as a reduction in cerebral blood flow (rCBF), while mismatch volume was defined using time to maximum (Tmax). The pCore perfusion mismatch ratio (CPMR) was also calculated. These parameters (pCore, mismatch volume, and CPMR), as well as a combined radiological score consisting of ASPECTS and collateral status (ASCO score), were tested in logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) analyses. The primary outcome was favorable modified Rankin Scale (mRS) at discharge (≤3). RESULTS: A total of 113 patients met the inclusion criteria. The median ischemic core volume was 74.1 mL (IQR 43.8-121.8). The ASCO score was associated with favorable outcome at discharge (aOR 3.7, 95% CI 1.8 to 10.7, P=0.002), while no association was observed for the CTP parameters. A model including the ASCO score also had significantly higher area under the curve (AUC) values compared with the CTP-based model (0.88 vs 0.64, P=0.018). CONCLUSIONS: The ASCO score was superior to the CTP-based model for the prediction of good functional outcome and could represent a quick, practical, and easily implemented method for the selection of low ASPECTS patients most likely benefit from MT.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».