Non–ECG-gated cardiac CT angiography in acute stroke is feasible and detects sources of embolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant portion of cryptogenic stroke is hypothesized to be secondary to cardiac embolism. However, transthoracic echocardiogram is usually delayed after stroke, and more detailed cardiac imaging is not routinely done. AIMS: This study aimed to determine whether non-ECG-gated cardiac CT angiography (cCTA) during hyperacute stroke would provide diagnostic quality images and act as an adjunct modality of cardiac imaging to detect sources of emboli. METHODS: In this single-center prospective cohort study, modified Code Stroke imaging was implemented with a 64-slice CT scanner, where the longitudinal axis of CT angiography was extended from the carina to the diaphragm. The primary outcomes of image quality, recruitment feasibility, impact on hyperacute time metrics, and additional radiation dose were assessed. Secondary outcomes consisted of detection of high-risk cardiac sources of embolism, mediastinal or lung pathology, and impact on etiologic classification. RESULTS: One hundred and twenty eligible patients were enrolled, of which 105 (87.5%) had good/moderate quality images for motion artifact and 119 (99.2%) for contrast opacification. Total CT time, door-to-needle time, and door-to-groin puncture time were unchanged with the addition of cCTA. Eighty-nine patients received a final diagnosis of ischemic stroke, of which 12/89 (13.5%) had high-risk cardioembolic findings on cCTA. Incidental findings, such as pulmonary embolism (PE) (7/89, 7.9%) and malignancy (6/89, 6.7%), were observed. cCTA led to changes in management for 19/120 (15.8%) of all patients, and reclassification of stroke etiology for 8/89 (9%) of patients. CONCLUSIONS: Non-ECG-gated cCTA can be feasibly incorporated into Code Stroke and provide diagnostic quality images without delays in hyperacute time metrics. It can detect high-risk cardiac sources, and other findings impacting patient care. This may help reclassify a subset of cryptogenic stroke cases and improve secondary prevention.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».