Outcome prediction value of critical area perfusion score for acute basilar artery occlusion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the performance of the Critical Area Perfusion Score (CAPS), based on computed tomography perfusion (CTP) time to maximum (Tmax) > 10s maps, to predict the outcome in acute basilar artery occlusion (BAO) in patients undergoing endovascular treatment (EVT). METHODS: We perform a retrospective analysis of a prospectively collected database of acute BAO treated with EVT in a comprehensive stroke center. The favorable outcome was defined as the 90-day modified Rankin Scale (mRS) ≤ 3. We performed the logistic regression analysis to find the independent predictors of the favorable outcome. Then, we used receiver operating characteristic analyses to assess the predictive value of the imaging parameters, including CAPS, Posterior Circulation Alberta Stroke Program Early CT Score (PC-ASPECTS), pons midbrain index (PMI), posterior circulation computed tomography angiography (PC-CTA) score, Basilar Artery on Computed Tomography Angiography (BATMAN) score, and CTP parameters. Finally, the Delong test was used to compare the area under the curve (AUC) of CAPS against the other imaging parameters. RESULTS: Of the 65 enrolled patients, the incidence of the favorable outcome was 44.6% (29/65). Low CAPS (per 1- point increased odds ratio [OR], 0.43; 95% confidence interval [CI], 0.22-0.86; P = 0.017) and admission National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) (per 1- point increased OR, 0.80; 95% CI, 0.70-0.91; P = 0.001) were independently associated with favorable outcome. The AUC of CAPS was 0.83 (95% CI, 0.74-0.93; P < 0.001) with ≤ 3 cut-off value, 89.66% sensitivity, 77.22% specificity, and 80.00% accuracy, which was greater than the other imaging parameters (All P for Delong test < 0.05). CONCLUSIONS: CAPS was the most accurate imaging-based outcome predictor in acute BAO patients. Future large prospective multicenter studies are needed to verify these results.
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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) | 0,001 | 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 ».