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Enregistrement W4245735542 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.13

Abstract 13: Corticospinal Tract Injury Estimated From Acute Stroke Imaging Predicts Upper Extremity Motor Recovery After Stroke

2020· article· en· W4245735542 sur OpenAlexaff
David J. Lin, Alison Cloutier, Kimberly S. Erler, Jessica M. Cassidy, Samuel B. Snider, Jessica Ranford, Kristin Parlman, Fabio Giatsidis, James Burke, Lee H. Schwamm, Seth P. Finklestein, Leigh R. Hochberg, Steven C. Cramer

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensStan Cassidy FoundationKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCorticospinal tractStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationTraumatic brain injuryPhysical therapyMagnetic resonance imagingRadiologyDiffusion MRI

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Injury to the corticospinal tract (CST) has been shown to have a major effect on upper extremity motor recovery after stroke. This study aimed to examine how well CST injury, measured from neuroimaging acquired during the acute stroke workup, predicts upper extremity motor recovery. Methods: Patients (N = 48) with upper extremity weakness after ischemic stroke were assessed using the upper extremity Fugl-Meyer (FM) during the acute stroke hospitalization and again at 3-month follow-up. CST injury was quantified and compared, using four different methods, from images obtained as part of the stroke standard-of-care workup. Logistic and linear regression were performed using CST injury to predict delta FM. Injury to primary motor and premotor cortices were included as potential modifiers of the effect of CST injury on recovery. Results: 48 patients were enrolled 4.2 ± 2.7 days post-stroke and completed this study. CST injury distinguished patients who reached their recovery potential (as predicted from initial impairment) from those who did not, with AUC values ranging from 0.75 to 0.8. In addition, CST injury explained ~20% of the variance in the magnitude of upper extremity recovery, even after controlling for the severity of initial impairment. Results were consistent when comparing four different methods of measuring CST injury. Extent of injury to primary motor and premotor cortices did not significantly influence the predictive value that CST injury had for recovery. Conclusions: Structural injury to the CST, as estimated from standard-of-care imaging available during the acute stroke hospitalization, is a robust way to distinguish patients who achieve their predicted recovery potential and explains a significant amount of the variance in post-stroke upper extremity motor recovery.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2020
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