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Enregistrement W3131301666 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.wp40

Abstract WP40: Quick CT Perfusion Evaluation of Leptomeningeal Collateral Circulation: Single Cortical CBV-ROI

2017· article· en· W3131301666 sur OpenAlexaboutno aff
Marta Rubiera, Alvaro Garcia-Tornell, Sandra Boned, Nicolás Romero, Pilar Coscojuela, Marián Muchada, Jesús Juega, Noelia Rodríguez‐Villatoro, David Rodríguez‐Luna, Jorge Pagola, Carlos A. Molina, Marc Ribó, Alejandro Tomasello

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCollateral circulationPerfusionStroke (engine)OcclusionNuclear medicinePerfusion scanningRegion of interestRadiologyAngiographyMiddle cerebral arteryIschemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Good collateral circulation (CC) is a strong outcome predictor in acute stroke patients. CT angiography (CTA) is wide-world available but does not provide accurate information about parenchymal status. CT perfusion (CTP) is frequently used to determine ischemic core and tissue at risk. Our aim was to identify an easy and quick method to evaluate CC status by CTP. Methods: Consecutive ischemic stroke patients <8h from symptoms onset evaluated for reperfusion therapies were studied. Non-contrast CT, CTP and multiphase CTA were performed. Patients with confirmed M1-MCA or TICA occlusion on CTA were included. CC evaluation was determined by multiphase CTA (mCTA) according to the Calgary CC Scale and classified as poor (grades 0-2) or good (grades 3-5). In CTP maps, one single ipsi- and contralateral regions of interest (ROI) were defined in the MCA cortical territory (M4, M5, M6). We studied the association of absolute and relative to contralateral ROI-CTP values with CC degree determined by mCTA. Results: 33 patients were included, median NIHSS 17.5 (2-22). Twenty-five patients (75.8%) presented a M1 and 8 (24.2%) a TICA occlusion. On mCTA, 27 (81.8%) patients presented with a favourable CC status and 6 (18.2%) with poor CC. Mean ROI values in the ischemic MCA territory were: CBV 3.5±1.5 ml/100mg, CBF 46.9±29.3 ml/100mg/min, MTT 8.1±3.1 s, Tmax 23.2±4.4 s. In the contralateral non-ischemic MCA, the mean ROI values were: CBV 3.48±1.4, CBF 66.5±32.7, MTT 5.6±2.3, Tmax 20.4±4.8. Absolute and relative CBV-ROI data (relCBV= ischemic CBV value / contralateral CBV value) were the only values significantly associated with CC status on mCTA (good CC mean CBV: 3.8 ml/100g VS poor CC mean CBV: 1.9, p=0.006; good CC mean relCBV 1.1 vs poor CC mean relCBV 0.6, p=0.019). A ROC curve defined 2.5 ml/100mg as the better cut-off point of ROI-CBV that identified patients with good CC status (sensitivity 96%, specificity 84%, VPP 0.96, VPN 0.83). Patients with a ROI-CBV >2.5 presented lower median NIHSS after 24 hours (4 vs 18, p= 0.012) and smaller mean infarct volume on control CT (27.9 vs 88.3, p=0.021). Conclusion: A single cortical ROI-CBV allows an easy and quick accurate evaluation of collateral circulation in CTP. ROI-CBV>2.5 ml/100mg is related to good clinical and radiological outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0070,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
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