What Is the “Optimal” Target Mismatch Criteria for Acute Ischemic Stroke?
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to compare Perfusion Imaging Mismatch (PIM) and Clinical Core Mismatch (CCM) criteria in ischemic stroke patients to identify the effect of these criteria on selected patient population characteristics and clinical outcomes. Patients from the INternational Stroke Perfusion Imaging REgistry (INSPIRE) who received reperfusion therapy, had pre-treatment multimodal CT, 24-h imaging, and 3 month outcomes were analyzed. Patients were divided into 3 cohorts: endovascular thrombectomy (EVT), intravenous thrombolysis alone with large vessel occlusion (IVT-LVO), and intravenous thrombolysis alone without LVO (IVT-nonLVO). Patients were classified using 6 separate mismatch criteria: PIM-using 3 different measures to define the perfusion deficit (Delay Time, Tmax, or Mean Transit Time); or CCM-mismatch between age-adjusted National Institutes of Health Stroke Scale and CT Perfusion core, defined as relative cerebral blood flow <30% within the perfusion deficit defined in three ways (as above). We assessed the eligibility rate for each mismatch criterion and its ability to identify patients likely to respond to treatment. There were 994 patients eligible for this study. PIM with delay time (PIM-DT) had the highest inclusion rate for both EVT (82.7%) and IVT-LVO (79.5%) cohorts. In PIM positive patients who received EVT, recanalization was strongly associated with achieving an excellent outcome at 90-days (e.g., PIM-DT: mRS 0-1, adjusted OR 4.27, P = 0.005), whereas there was no such association between reperfusion and an excellent outcome with any of the CCM criteria (all p > 0.05). Notably, in IVT-LVO cohort, 58.2% of the PIM-DT positive patients achieved an excellent outcome compared with 31.0% in non-mismatch patients following successful recanalization (P = 0.006). Conclusion: PIM-DT was the optimal mismatch criterion in large vessel occlusion patients, combining a high eligibility rate with better clinical response to reperfusion. No mismatch criterion was useful to identify patients who are most likely response to reperfusion in non-large vessel occlusion patients.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».