Clinical-CT mismatch defined NIHSS ≥ 8 and CT-ASPECTS ≥ 9 as a reliable marker of candidacy for intravenous thrombolytic therapy in acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical-diffusion mismatch between stroke severity and diffusion-weighted imaging lesion volume seems to identify stroke patients with penumbra. However, urgent magnetic resonance imaging is sometimes inaccessible or contraindicated. Thus, we hypothesized that using brain computed tomography (CT) to determine a baseline "clinical-CT mismatch" may also predict the responses to thrombolytic therapy. METHODS: Brain CT lesions were measured using the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS). A total of 104 patients were included: 79 patients with a baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score ≥ 8 and a CT-ASPECTS ≥ 9 who were defined as clinical-CT mismatch-positive (P group) and 25 patients with an NIHSS score ≥ 8 and a CT-ASPECTS < 9 who were defined as clinical-CT mismatch-negative (the N group). We compared their clinical outcomes, including early neurological improvement (ENI), early neurological deterioration (END), delta NIHSS score (admission NIHSS-baseline NIHSS score), symptomatic intracranial hemorrhage (sICH), mortality, and favorable outcome at 3 months. RESULTS: Patients in the P group had a greater proportion of favorable outcome at 3 months (p = 0.032) and more frequent ENI (p = 0.038) and a greater delta NIHSS score (p = 0.001), as well as a lower proportion of END (p = 0.004) than those in the N group patients. There were no significant differences in the incidence rates of sICH and mortality between the two groups. CONCLUSIONS: Clinical-CT mismatch may be able to predict which patients would benefit from intravenous thrombolysis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».