Abstract P485: Predictors and Clinical Impact of Deep Grey Matter Infarction After Endovascular Treatment for Large Vessel Occlusion Stroke: Results From the Escape-NA1 Trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In this post-hoc analysis of the ESCAPE-NA1 trial, we investigated the prevalence of deep grey matter infarcts and their influence on clinical outcome. Methods: Infarcts on 24 hour follow up imaging (non contrast head CT or diffusion-weighted MRI) were categorized as predominantly deep grey matter infarcts (caudate and/or lentiform nucleus infarcts with sparing of the superficial grey matter and white matter) vs. other infarcts. Total infarct volume was manually segmented in all patients. When MRI follow-up was available, deep grey matter and grey matter infarct volumes were segmented separately. Multivariable logistic regression with adjustment for key minimization variables and by infarct volume was used to assess the association of predominantly deep grey matter infarcts and good outcome. Results: Of the 1026 included patients, 316 (30.8%) had predominantly deep grey matter infarcts. Cumulative proportions of good outcome for overall, grey matter, deep grey matter, and superficial grey matter infarct volumes are shown in the figure. Good outcomes were more frequently achieved in patients with predominantly deep grey matter infarcts (239/316 [75.6%] vs. 374/704 [53.1%]). Deep infarcts were tightly correlated with infarct volume (Pearson rho -0.35) and in multivariable analysis deep grey matter infarcts were predictive of outcome overall; when examined in volume percentiles, there was no effect of deep infarct location. Conclusion: Predominantly deep grey matter infarcts are associated with good outcomes. Deep grey matter infarct location favorable prognosis is associated with small overall infarct size.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».