Quantification of clot spatial heterogeneity and its impact on thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compositional and structural features of retrieved clots by thrombectomy can provide insight into improving the endovascular treatment of ischemic stroke. Currently, histological analysis is limited to quantification of compositions and qualitative description of the clot structure. We hypothesized that heterogeneous clots would be prone to poorer recanalization rates and performed a quantitative analysis to test this hypothesis. METHODS: We collected and did histology on clots retrieved by mechanical thrombectomy from 157 stroke cases (107 achieved first-pass effect (FPE) and 50 did not). Using an in-house algorithm, the scanned images were divided into grids (with sizes of 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, and 0.6 mm) and the extent of non-uniformity of RBC distribution was computed using the proposed spatial heterogeneity index (SHI). Finally, we validated the clinical significance of clot heterogeneity using the Mann-Whitney test and an artificial neural network (ANN) model. RESULTS: For cases with FPE, SHI values were smaller (0.033 vs 0.039 for grid size of 0.4 mm, P=0.028) compared with those without. In comparison, the clot composition was not statistically different between those two groups. From the ANN model, clot heterogeneity was the most important factor, followed by fibrin content, thrombectomy techniques, red blood cell content, clot area, platelet content, etiology, and admission of intravenous tissue plasminogen activator (IV-tPA). No statistical difference of clot heterogeneity was found for different etiologies, thrombectomy techniques, and IV-tPA administration. CONCLUSIONS: Clot heterogeneity can affect the clot response to thrombectomy devices and is associated with lower FPE. SHI can be a useful metric to quantify clot heterogeneity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».