Low Hypoperfusion Intensity Ratio Is Associated with a Favorable Outcome Even in Large Ischemic Core and Delayed Recanalization Time
Notice bibliographique
Résumé
In ischemic brain tissue, hypoperfusion severity can be assessed using the hypoperfusion intensity ratio (HIR). We evaluated the link between HIR and clinical outcomes after successful recanalization by endovascular treatment. We retrospectively reviewed 162 consecutive patients who underwent endovascular treatment for intracranial large vessel occlusion. The HIR was calculated using an automated software program, with initial computed tomography perfusion images. The HIR was compared between patients with and without favorable outcomes. To observe the modifying effect of the HIR on the well-known major outcome determinants, regression analyses were performed in the low and high HIR groups. The median HIR value was significantly lower in patients with a favorable outcome, with an optimal cut-off point of 0.54. The HIR was an independent factor for a favorable outcome in a specific multivariable model and was significantly correlated with the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS). In contrast to the high HIR group, the low HIR group showed that ASPECTS and onset-to-recanalization time were not independently associated with a favorable outcome. Finally, the low HIR group had a more favorable outcome even in cases with an unfavorable ASPECTS and onset-to-recanalization time. The HIR could be useful in predicting outcomes after successful recanalization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».