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Enregistrement W3197107074 · doi:10.3389/fneur.2021.691430

Cortical Venous Changes on Susceptibility-Weighted Imaging Predict the Cerebral Collateral Circulation as Confirmed by Digital Subtraction Angiography

2021· article· en· W3197107074 sur OpenAlexaboutno aff
Yun-Hao Zhan, Yang‐Kun Chen, Run-Xiong Li, Gen-Pei Luo, Zhiqiang Wu, Yonglin Liu, Wei‐Min Xiao, Weidong Hu, Caiqin Xie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyMagnetic resonance imagingCollateral circulationMagnetic resonance angiographyInternal medicineRadiologyNuclear medicineAngiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Asymmetrical cortical vein sign (ACVS) shown on susceptibility-weighted imaging (SWI) can reflect regional hypoperfusion. We investigated if ACVS could predict the cerebral collateral circulation (CC) as assessed by digital subtraction angiography (DSA) in acute ischemic stroke patients with ipsilateral severe stenosis/occlusion of the anterior circulation. Methods: Clinical data and imaging data of 62 acute ischemic stroke patients with ipsilateral severe stenosis or occlusion of the anterior circulation confirmed by DSA were collected retrospectively. Participants underwent magnetic resonance imaging, including an SWI sequence. ACVS was defined as more and/or larger venous signals in the cerebral cortex of one side of SWI than that in the contralateral side. ACVS was measured using the Alberta Stroke Program Early Computed Tomography score based on SWI. The grading of the cerebral CC was judged using DSA. Results: Of the 62 patients, 30 patients (48.4%) had moderate-to-severe ACVS. According to DSA assessment, 19 patients (30.6%) had a good CC (grade 3–4), and 43 (69.4%) patients had a poor-to-moderate CC (grade 0–2). Among the 30 patients with moderate-to-severe ACVS, only three (10%) patients had a good CC, and 27 (90%) patients had a poor-to-moderate CC; among the 32 patients with none or mild ACVS, 16 (50%) of them had a good CC, and the other 50% had a moderate-to-severe CC. We constructed two logistic regression models with ACVS grading and none or mild ACVS entered into the models, respectively, together with age and large-artery occlusion. In model 1, no ACVS (compared with severe ACVS; OR = 40.329, 95%CI = 2.817–577.422, P = 0.006), mild ACVS (compared with severe ACVS; OR = 17.186, 1.735–170.224, 0.015) and large-artery occlusion (OR = 45.645, 4.603–452.592, 0.001) correlated with a good CC. In model 2, none or mild ACVS (OR = 36.848, 95%CI = 5.516–246.171, P < 0.001) was significantly associated with a good CC as judged by DSA, adjusted by age and large-artery occlusion. Conclusions: Cortical venous changes in SWI may be a useful indicator for the cerebral CC as confirmed by DSA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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