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Enregistrement W3103429684 · doi:10.1007/s00062-020-00974-3

Automated Perfusion Calculations vs. Visual Scoring of Collaterals and CBV-ASPECTS

2020· article· en· W3103429684 sur OpenAlexaffabout
Marios‐Nikos Psychogios, Peter B. Sporns, Johanna M. Ospel, Aristeidis H. Katsanos, Reza Kabiri, Fabian Flottmann, Bijoy K. Menon, MacKenzie Horn, David S. Liebeskind, T Honda, Marc Ribó, Manuel Requena, Christoph Kabbasch, Thorsten Lichtenstein, Christoph J. Maurer, Ansgar Berlis, Victoria Hellstern, Hans Henkes, Markus Möhlenbruch, Fatih Şeker, Marielle Ernst, Jan Liman, Georgios Tsivgoulis, Alex Brehm

Notice bibliographique

RevueClinical Neuroradiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversität Basel
Mots-clésMedicinePenumbraPerfusion scanningModified Rankin ScaleCollateral circulationStroke (engine)PerfusionInternal medicineNuclear medicineCore (optical fiber)CardiologyRadiologyIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Use of automated perfusion software has gained importance for imaging of stroke patients for mechanical thrombectomy (MT). We aim to compare four perfusion software packages: 1) with respect to their association with 3‑month functional outcome after successful reperfusion with MT in comparison to visual Cerebral Blood Volume - Alberta Stroke Program Early CT Score (CBV-ASPECTS) and collateral scoring and 2) with respect to their agreement in estimation of core and penumbra volume. METHODS: This retrospective, multicenter cohort study (2015-2019) analyzed data from 8 centers. We included patients who were functionally independent before and underwent successful MT of the middle cerebral artery. Primary outcome measurements were the relationship of core and penumbra volume calculated by each software, qualitative assessment of collaterals and CBV-APECTS with 3‑month functional outcome and disability (modified Rankin scale >2). Quantitative differences between perfusion software measurements were also assessed. RESULTS: A total of 215 patients (57% women, median age 77 years) from 8 centers fulfilled the inclusion criteria. Multivariable analyses showed a significant association of RAPID core (common odds ratio, cOR 1.02; p = 0.015), CBV-ASPECTS (cOR 0.78; p = 0.007) and collaterals (cOR 0.78; p = 0.001) with 3‑month functional outcome (shift analysis), while RAPID core (OR 1.02; p = 0.018), CBV-ASPECTS (OR 0.77; p = 0.024), collaterals (OR 0.78; p = 0.007) and OLEA core (OR 1.02; p = 0.029) were significantly associated with 3‑month functional disability. Mean differences on core estimates between VEOcore and RAPID were 13.4 ml, between syngo.via and RAPID 30.0 ml and between OLEA and RAPID -3.2 ml. CONCLUSION: Collateral scoring, CBV-ASPECTS and RAPID were independently associated with functional outcome at 90 days. Core and Penumbra estimates using automated software packages varied significantly and should therefore be used with caution.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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