MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3204707969 · doi:10.1017/cjn.2021.226

Determinants of Leptomeningeal Collateral Status Variability in Ischemic Stroke Patients

2021· article· en· W3204707969 sur OpenAlexaffvenue
Alexander D. Rebchuk, Thalia S. Field, Michael D. Hill, Mayank Goyal, Andrew M. Demchuk, Jessalyn K. Holodinsky, Enrico Fainardi, Jai Shankar, Mohamed Najm, Marta Rubiera, Alexander V. Khaw, Wu Qiu, Bijoy K. Menon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCollateral circulationStroke (engine)CollateralLeukocytosisInternal medicineCardiologyRadiologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques→Même sujetAcute Ischemic Stroke Management→Travaux en français237 207→