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Enregistrement W4306403434 · doi:10.1161/strokeaha.122.039717

Comparison of Three Scores of Collateral Status for Their Association With Clinical Outcome: The HERMES Collaboration

2022· article· en· W4306403434 sur OpenAlexaffabout
Henrik Gensicke, Fahad Al-Ajlan, Joachim Fladt, Bruce Campbell, Charles B.L.M. Majoie, Serge Bracard, Michael D. Hill, Keith W. Muir, Andrew M. Demchuk, Luís San Román, Aad van der Lugt, David S. Liebeskind, Scott Brown, Phil White, Françis Guillemin, Antoni Dávalos, Tudor G. Jovin, Jeffrey L. Saver, Diederik W.J. Dippel, Mayank Goyal, Peter Mitchell, Bijoy K. Menon

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleStroke (engine)RadiologyCollateral circulationAngiographyLogistic regressionComputed tomographic angiographyOcclusionComputed tomography angiographyNuclear medicineInternal medicineIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Leptomeningeal collateral status on baseline computed tomographic angiography (CTA) is associated with clinical outcome after acute ischemic stroke treatment. However, assessment of collateral status is not uniform. To compare 3 different CTA collateral scores (CS) and imaging techniques about their association with clinical outcome. Methods: Pooled analysis of patient-level data from the Highly Effective Reperfusion Using Multiple Endovascular Devices collaboration. Patients with large vessel occlusion from 7 randomized controlled trials that compared endovascular thrombectomy with standard medical care were included. Three different CS (Tan CS, regional CS [rCS], and regional Alberta Stroke Program Early CT Score CS) and 2 imaging techniques (single-phase [sCTA] and multiphase/dynamic CTA) were evaluated. Functional independence (modified Rankin Scale score 0–2) at 3 months poststroke was the primary outcome. Furthermore, we assessed the effect of sCTA image acquisition time on collateral status assessment using an adjusted ordinal logistic regression model to obtain predicted values for the trichotomized rCS. Results: Among 1147 pooled patients, 948 (82.7%) had sCTA and 199 (17.3%) multiphase/dynamic CTA as baseline angiography. With all 3 collateral scales, better CSs were associated with better 3-month functional outcome. With sCTA images, the rCS (area under the curve [AUC] 0.63) and regional Alberta Stroke Program Early CT Score CS (AUC 0.62) better predicted functional outcome than the Tan CS (AUC 0.60, respectively; P <0.001 and P =0.02). With multiphase/dynamic CTA images, all collateral scales performed similarly in predicting functional outcome (rCS [AUC 0.61]; regional Alberta Stroke Program Early CT Score CS [AUC 0.61] versus Tan CS [AUC 0.61], respectively; P =0.93 and P =0.91). Overall, no endovascular thrombectomy treatment effect modification by collateral status (rCS) was demonstrated ( P =0.41). sCTA timing independently influenced CS assessment. On earlier timed sCTA, the predicted proportions of scans with poor collaterals was higher and vice versa. Conclusions: In this data set of highly selected patients with stroke, using a regional CS on sCTA likely allows for the most accurate prediction of functional outcome while on time-resolved CTA, the type of CS did not matter. Patients across all collateral grades benefit from endovascular thrombectomy. sCTA timing independently influenced CS assessment.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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