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Enregistrement W3126884940 · doi:10.1177/0284185121990843

Cerebral blood volume Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score predicts intracranial hemorrhage after thrombectomy in patients with acute ischemic stroke in an extended time window

2021· article· en· W3126884940 sur OpenAlexaboutno aff
Yuezhou Cao, Lin‐Bo Zhao, Zhenyu Jia, Qiang-Hui Liu, Xiao‐Quan Xu, Hai‐Bin Shi, Sheng Liu

Notice bibliographique

RevueActa Radiologica · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Intracerebral hemorrhageConfidence intervalOdds ratioAsymptomaticPerfusion scanningUnivariate analysisCardiologyInternal medicineRadiologyPerfusionMultivariate analysisSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Higher baseline Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) was associated with a lower probability of hemorrhagic transformation in patients with acute ischemic stroke (AIS). Purpose To investigate the predictive value of cerebral blood volume (CBV)-ASPECTS of intracranial hemorrhage (ICH) in AIS treated with thrombectomy selected by computed tomographic perfusion (CTP) in an extended time window. Material and Methods A total of 91 consecutive patients with AIS with large vessel occlusion in the anterior circulation after thrombectomy in an extended time window were enrolled between January 2018 and September 2019. ICH was diagnosed according to Heidelberg Bleeding Classification. CBV-ASPECTS was assessed by evaluating each ASPECTS region for relatively low CBV value compared with the mirror region in the contralateral hemisphere. Demographic characteristics, clinical data, CBV-ASPECTS, and procedure process and results were compared between patients with ICH and those without. Results ICH occurred in 31/91 (34.1%) patients with AIS. Symptomatic ICH (sICH) was observed in 4 (4.4%) patients, while asymptomatic ICH (aICH) was seen in 27 (29.7%). In univariate analysis, both ICH and aICH were associated with high admission NIHSS score ( P<0.001 and P<0.001, respectively), more passes of retriever ( P = 0.007 and P = 0.019, respectively), low NCCT-ASPECTS ( P = 0.013 and P = 0.034, respectively), and low CBV-ASPECTS ( P < 0.001 and P < 0.001, respectively). After multivariable analysis, low CBV-ASPECTS remained an independent predictor of ICH (odds ratio [OR] 0.521, 95% confidence interval [CI] 0.371–0.732, P < 0.001) and aICH (OR 0.532, 95% CI 0.376–0.752, P < 0.001), respectively. Conclusion Low CBV-ASPECTS independently predicts ICH in patients with AIS treated with thrombectomy selected by CTP in an extended time window.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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