Determinants of Leptomeningeal Collateral Status Variability in Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Background: Collateral status is an indicator of a favorable outcome in stroke. Leptomeningeal collaterals provide alternative routes for brain perfusion following an arterial occlusion or flow-limiting stenosis. Using a large cohort of ischemic stroke patients, we examined the relative contribution of various demographic, laboratory, and clinical variables in explaining variability in collateral status. Methods: Patients with acute ischemic stroke in the anterior circulation were enrolled in a multi-center hospital-based observational study. Intracranial occlusions and collateral status were identified and graded using multiphase computed tomography angiography. Based on the percentage of affected territory filled by collateral supply, collaterals were graded as either poor (0–49%), good (50–99%), or optimal (100%). Between-group differences in demographic, laboratory, and clinical factors were explored using ordinal regression models. Further, we explored the contribution of measured variables in explaining variance in collateral status. Results: 386 patients with collateral status classified as poor (n= 64), good (n= 125), and optimal (n= 197) were included. Median time from symptom onset to CT was 120 (IQR: 78–246) minutes. In final multivariable model, male sex (OR 1.9, 95% CIs [1.2, 2.9],p= 0.005) and leukocytosis (OR 1.1, 95% CIs [1.1, 1.2],p= 0.001) were associated with poor collaterals. Measured variables only explained 44.8–53.0% of the observed between-patient variance in collaterals. Conclusion: Male sex and leukocytosis are associated with poorer collaterals. Nearly half of the variance in collateral flow remains unexplained and could be in part due to genetic differences.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».