Differential Contribution of ASPECTS Regions to Clinical Outcome after Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Ischemic stroke is the leading cause of long-term disability in adults, but our ability to prognosticate from baseline imaging data is limited. The ASPECTS measures ischemic change in the middle cerebral artery territory on noncontrast CT based on 10 anatomic regions. Here, we investigated whether infarction in particular regions was associated with worse long-term outcome. MATERIALS AND METHODS: We identified consecutive patients receiving mechanical thrombectomy for ICA/MCA occlusion at 2 comprehensive stroke centers. Pretreatment ASPECTS was assessed by 2 blinded reviewers. Clinical data including demographics, baseline NIHSS score, and 90-day mRS were collected. The relationship between individual ASPECTS regions and the mRS score (0-2 versus 3-6) was assessed using multivariable logistic regression. RESULTS: Three hundred fifty-three patients were included (mean age, 70 years; 46% men), of whom 214 had poor outcome (mRS = 3-6). Caudate (OR = 3.26; 95% CI, 1.33-8.82), M4 region (OR = 2.94; 95% CI, 1.09-9.46), and insula (OR = 1.75; 95% CI, 1.08-2.85) infarcts were associated with significantly greater odds of poor outcome, whereas M1 region infarction reduced the odds of poor outcome (OR = 0.38; 95% CI, 0.14-0.99). This finding remained unchanged when restricted to only patients with good recanalization. No significant associations were found by laterality. Similarly, no region was predictive of neurologic improvement during the first 24 hours or of symptomatic intracerebral hemorrhage. CONCLUSIONS: Our results indicate that ASPECTS regions are not equal in their contribution to functional outcome. This finding suggests that patient selection based on total ASPECTS alone might be insufficient, and infarct topography should be considered when deciding eligibility for thrombectomy.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».