Association between Early Ischemic Changes and Collaterals in Acute Stroke: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The quality of leptomeningeal collaterals may influence the speed of infarct progression in acute stroke. Our main objective was to evaluate the association of leptomeningeal collateral score and its interaction with time with ischemic changes on CT in patients with acute stroke. MATERIALS AND METHODS: Adult patients with acute stroke symptoms and anterior circulation large-vessel occlusion on CTA from 2015 to 2019 were included. Routinely performed NCCT and multiphase CTA were reviewed to assess ASPECTS and the leptomeningeal collateral score. We built multivariate regression models to assess the association between leptomeningeal collateral score and its interaction with time and ASPECTS. Performance measures to predict poor ASPECTS at different time thresholds (identified with receiver operating characteristic curve analysis) were estimated in a subgroup of patients with poor leptomeningeal collateral scores. RESULTS: Leptomeningeal collateral scores 0-1 were associated with lower ASPECTS, and the model with dichotomized and trichotomized leptomeningeal collateral score showed a significant multiplicative interaction between time and the leptomeningeal collateral score. The negative predictive value for poor ASPECTS was >0.9 for at least the first 3 hours from stroke onset to imaging, and the positive predictive value was <0.5 for every time threshold tested in the subgroup of patients with leptomeningeal collateral scores 0-3. CONCLUSIONS: Poor (0-1) leptomeningeal collateral scores were associated with lower ASPECTS, and an increase in time has a multiplicative interaction with the leptomeningeal collateral score on ASPECTS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».