Hemodynamics derived from computational fluid dynamics based on magnetic resonance angiography is associated with functional outcomes in atherosclerotic middle cerebral artery stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: To investigate the relationship between fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) vascular hyperintensity (FVH), hemodynamics, and functional outcome in atherosclerotic middle cerebral artery (MCA) stenosis using a computational fluid dynamics (CFD) model based on magnetic resonance angiography (MRA), according to a modified Rankin Scale (mRS) at 3 months. Methods: A total of 120 patients with 50–99% atherosclerotic MCA stenosis were included. The training and internal validation groups were composed of 99 participants and 21 participants, respectively. Demographic, imaging data, and functional outcome (mRS at 3 months) were collected. Hemodynamic parameters were obtained from the CFD model. The FVH score was based on the number of territories where FVH is positive, according to the spatial distribution in the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS). The prediction models were constructed according to clinical and hemodynamic parameters using multivariate logistic analysis. The DeLong test compared areas under the curves (AUCs) of the models. Results: The multivariable logistic regression analysis showed that the National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) at admission, hypertension, hyperlipidemia, the ratio of wall shear stress before treatment (WSSRbefore), and difference in the ratio of wall shear stress (WSSR) were independently associated with functional outcome (all P<0.05). In the training group before treatment, the AUC of model 1a (only clinical variables) and 2a (clinical variables with addition of WSSRbefore) were 0.750 and 0.802. After treatment, the AUC of model 1b (only clinical variables) and 2b (clinical variables with addition of difference in WSSR) were 0.815 and 0.883, respectively. The AUC of models with hemodynamic parameters was significantly higher than the models based on clinical variables only (all P<0.05, DeLong test). In the internal validation group before treatment, the AUC of the model (clinical variables) was 0.782, and that of the model (clinical variables and WSSRbefore) was 0.800. After treatment, the AUC of the model (clinical variables) was 0.833, and that of the model (clinical variables and difference in WSSR) was 0.861. There were no significant differences between the good and the poor functional outcome group concerning FVHbefore scores before treatment (0.30±0.81 vs. 0.26±0.97; P=0.321) and FVHafter scores after treatment (0.08±0.39 vs. 0.00±0.00; P=0.244). Conclusions: Hemodynamics was associated with functional outcomes in patients with ischemic stroke attributed to atherosclerotic MCA stenosis, while FVH was not. Hemodynamic parameters were of great importance in the prediction 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».