Neuroanatomy and severity of stroke in patients with type A aortic dissection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strokes are a longstanding complication of acute type A aortic dissection (ATAAD) repair. Understanding the neuroanatomy, mechanism, and severity of stroke will facilitate efforts to improve prediction, prevention, and treatment strategies. METHODS: Retrospective review of patients who sustained stroke from a consecutive series of patients undergoing ATAAD repair. Neuroimaging was interpreted by two stroke neurologists blinded to clinical results. Severity of stroke was assessed by the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS). Residual disability at 30 days was assessed using the modified Rankin Scale (mRS). RESULTS: Twenty percent (38/189) of patients undergoing repair for ATAAD had stroke (unilateral 58%, bi-hemispheric 42% [p = .33]). All strokes were ischemic. No significant lateralization (right vs. left) was noted with unilateral strokes (26% vs. 32%, p = .67). Etiology of stroke was embolic (58%), hypoperfusion (26%), mixed (11%), and unknown (5%). There were no intraoperative variables that correlated with the neuroanatomy or mechanism of stroke. Preoperative carotid dissection was seen in 40% (n = 15), while postoperatively 10% (n = 4) sustained intracranial large vessel occlusion (LVO). Strokes were moderate or severe (NIHSS ≥ 9) in 97% of cases, with 66% incidence of moderate residual disability (mRS ≥ 3) at 1 month postoperatively. CONCLUSIONS: Strokes associated with ATAAD are severe at presentation resulting in significant disability. One in 10 strokes is due to LVO and potentially amenable to endovascular treatment. Heterogeneity in both location and etiology of stroke makes prevention challenging. Future trials may evaluate the role of early neuroimaging and simultaneous treatment of stroke given advancements in endovascular therapy.
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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 ».