Machine Learning-Based Prediction of Brain Tissue Infarction in Patients With Acute Ischemic Stroke Treated With Theophylline as an Add-On to Thrombolytic Therapy: A Randomized Clinical Trial Subgroup Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: The theophylline in acute ischemic stroke trial investigated the neuroprotective effect of theophylline as an add-on to thrombolytic therapy in patients with acute ischemic stroke. The aim of this pre-planned subgroup analysis was to use predictive modeling to virtually test for differences in the follow-up lesion volumes. Materials and Methods: A subgroup of 52 patients from the theophylline in acute ischemic stroke trial with multi-parametric MRI data acquired at baseline and at 24-h follow-up were analyzed. A machine learning model using voxel-by-voxel information from diffusion- and perfusion-weighted MRI and clinical parameters was used to predict the infarct volume for each individual patient and both treatment arms. After training of the two predictive models, two virtual lesion outcomes were available for each patient, one lesion predicted for theophylline treatment and one lesion predicted for placebo treatment. Results: The mean predicted volume of follow-up lesions was 11.4 ml (standard deviation 18.7) for patients virtually treated with theophylline and 11.2 ml (standard deviation 17.3) for patients virtually treated with placebo ( p = 0.86). Conclusions: The predicted follow-up brain lesions for each patient were not significantly different for patients virtually treated with theophylline or placebo, as an add-on to thrombolytic therapy. Thus, this study confirmed the lack of neuroprotective effect of theophylline shown in the main clinical trial and is contrary to the results from preclinical stroke models.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».