ASPECT Score and Its Application to Vasospasm in Aneurysmal Subarachnoid Haemorrhage: a Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Delayed cerebral ischaemia (DCI) is a significant complication of aneurysmal subarachnoid haemorrhage (aSAH) and is strongly associated with poorer outcome. The Alberta Stroke Program Early Computer Tomography (ASPECT) score is an established scoring tool, used in acute ischaemic stroke, to quantify early ischaemic changes on CT head scans. We aim to identify if ASPECT scoring correlates with functional outcome in DCI following aSAH. Retrospective case-control study. Inclusion criteria: admission to the Department of Neurosurgery at Leeds Teaching Hospitals NHS Trust (a tertiary neurosurgical centre in the United Kingdom) between 2014 and 2018, with a diagnosis of anterior circulation aneurysmal subarachnoid haemorrhage; as confirmed by initial CT scan and subsequent CT angiography or catheter digital subtraction angiography. Cases were those who developed DCI (n = 43) and controls were randomly selected from those who did not develop DCI (n = 46) but otherwise met the same inclusion criteria. The primary outcome measure was Glasgow Outcome Score (GOS): assessed at discharge and 3 months. ASPECT scores were calculated from non-contrast CT head scans by three researchers blinded to each other and clinical outcome. Spearman's rank correlation was used to calculate correlation between ASPECT scores and GOS. ASPECT score positively correlated with GOS in the cases both at discharge (Spearman rho 0.436, p = 0.003) and at 3 months (Spearman rho 0.431, p = 0.004). When corrected for Fisher grading, the adjusted odds ratio of having a high GOS with a low ASPECT score at discharge was OR 0.74 (95% CI 0.61-0.94, p = 0.003), and 3 months OR 0.73 (95% CI 0.59-0.91, p = 0.005). ASPECT score significantly correlates with clinical outcome in DCI post aSAH, even after correcting for Fisher grade. ASPECT scoring may identify patients at risk of poor outcome following DCI and represents a quick and reliable tool that aids in clinical decision-making and prognostication.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».