Blood–brain barrier leakage and hemorrhagic transformation: The Reperfusion Injury in Ischemic StroKe (RISK) study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and purpose In patients with acute ischemic stroke treated with reperfusion therapy we aimed to evaluate whether pretreatment blood–brain barrier (BBB) leakage is associated with subsequent hemorrhagic transformation (HT). Methods We prospectively screened patients with acute ischemic stroke treated with intravenous thrombolysis and/or endovascular treatment. Before treatment, each patient received computed tomography (CT), CT angiography, and CT perfusion. We assessed pretreatment BBB leakage within the ischemic area using the volume transfer constant (K trans ) value. Our primary outcome was relevant HT, defined as hemorrhagic infarction type 2 or parenchymal hemorrhage type 1 or 2. We evaluated independent associations between BBB leakage and HT using logistic regression, adjusting for age, sex, baseline stroke severity, Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) ≥ 6, treatment type, and onset‐to‐treatment time. Results We enrolled 171 patients with available assessment of BBB leakage. The patients' mean (±SD) age was 75.5 (±11.8) years, 86 (50%) were men, and the median (interquartile range) National Institutes of Health Stroke Scale score was 18 (12–23). A total of 32 patients (18%) received intravenous thrombolysis, 102 (60%) underwent direct endovascular treatment, and 37 (22%) underwent both. Patients with relevant HT ( N = 31;18%) had greater mean BBB leakage (K trans 0.77 vs. 0.60; p = 0.027). After adjustment in the logistic regression model, we found that BBB leakage was associated both with a more than twofold risk of relevant HT (odds ratio [OR] 2.50; 95% confidence interval [CI] 1.03–6.03 per K trans point increase; OR 2.34; 95% CI 1.06–5.17 for K trans values > 0.63 [mean BBB leakage value]) and with symptomatic intracerebral hemorrhage (OR 4.30; 95% CI 1.13–13.77 per K trans point increase). Conclusion Pretreatment BBB leakage before reperfusion therapy was associated with HT, and may help to identify patients at risk of HT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».