Value of infarct location in the prediction of functional outcome in patients with an anterior large vessel occlusion: results from the HERMES study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Follow-up infarct volume (FIV) is moderately associated with functional outcome. We hypothesized that accounting for infarct location would strengthen the association of FIV with functional outcome. METHODS: We included 252 patients from the HERMES collaboration with follow-up diffusion weighted imaging. Patients received endovascular treatment combined with best medical management (n = 52%) versus best medical management alone (n = 48%). FIV was quantified in low, moderate and high modified Rankin Scale (mRS)-relevant regions. We used binary logistic regression to study the relation between the total, high, moderate or low mRS-relevant FIVs and favorable outcome (mRS < 2) after 90 days. The strength of association was evaluated using the c-statistic. RESULTS: Small lesions only occupied high mRS-relevant brain regions. Lesions additionally occupied lower mRS-relevant brain regions if FIV expanded. Higher FIV was associated with a higher risk of unfavorable outcome, as were volumes of tissue with low, moderate and high mRS relevance. In multivariable modeling, only the volume of high mRS-relevant infarct was significantly associated with favorable outcome. The c-statistic was highest (0.76) for the models that included high mRS-relevant FIV or the combination of high, moderate and low mRS-relevant FIV but was not significantly different from the model that included only total FIV (0.75). CONCLUSION: This study confirms the association of FIV and unfavorable functional outcome but showed no strengthened association if lesion location was taken into account.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».