Prevalence of Intracranial Atherosclerotic Disease in Patients with Low-Risk Transient or Persistent Neurologic Events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: There are limited data on the prevalence and outcome of intracranial atherosclerotic disease in patients with low-risk transient or persistent minor neurologic events. We sought to determine the prevalence and risk factors associated with intracranial atherosclerotic disease in patients with low-risk transient or persistent neurologic events. MATERIALS AND METHODS: Participants with available intracranial vascular imaging from the Diagnosis of Uncertain-Origin Benign Transient Neurologic Symptoms (DOUBT) study, a large prospective multicenter cohort study, were included in this post hoc analysis. The prevalence of intracranial atherosclerotic disease of ≥50% was determined, and the association with baseline characteristics and DWI lesions was evaluated using logistic regression. RESULTS: We included 661 patients with a median age of 62 years (interquartile range, 53-70 years), of whom 53% were women. Intracranial atherosclerotic disease was found in 81 (12.3%) patients; asymptomatic intracranial atherosclerotic disease alone, in 65 (9.8%); and symptomatic intracranial atherosclerotic disease, in 16 (2.4%). The most frequent location was in the posterior cerebral artery (29%). Age was the only factor associated with any intracranial atherosclerotic disease (adjusted OR, 1.9 for 10 years increase; 95% CI, 1.6-2.5). Multivariable logistic regression showed a strong association between intracranial atherosclerotic disease and the presence of acute infarct on MR imaging (adjusted OR, 3.47; 95% CI, 1.91-6.25). CONCLUSIONS: Intracranial atherosclerotic disease is not rare in patients with transient or persistent minor neurologic events and is independently associated with the presence of MR imaging-proved ischemia in this context. Evaluation of the intracranial arteries could be valuable in establishing the etiology of such low-risk events.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».