Comparing Predictive Value of CT Perfusion and ASPECTS for Prognosis in Large core Patients Receiving Endovascular Therapy：Focusing on CTP-based Model Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Purpose —We aimed to compare the ability of non-contrast computed tomography Alberta Stroke Program Early CT Score (NCCT ASPECTS) with CT perfusion (CTP) combined clinical factors, in predicting functional outcome in large core patients who underwent EVT. Methods —Patients were retrospectively selected from International Stroke Perfusion Registry. We used manual NCCT ASPECTS and CTP MISTAR software to estimate ischemic status. Multivariate regression was conducted to determine independent predictors for unfavorable outcome. We then constructed a nomogram by incorporating these independent predictors. Receiver operating curve was calculated to determine its predictive value. Results —Fifty-five patients were included in the analysis. Unfavorable outcome was associated with ASPECTS and CTP in univariable analysis (P = 0.009 and P = 0.018, respectively). CTP was associated with unfavorable outcome in multivariable analysis (P = 0.02) while ASPECTS did not show significance. (P = 0.087). Multivariate logistic regression demonstrated that CTP ≥ 70mL (OR = 42.56, 95% CI 4.19 − 116.28), sex (OR = 10.55 95% CI 1.48 − 127.75), atrial fibrillation (OR = 39.60, 95% CI 3.48 − 116.23) and baseline NIHSS (OR = 9.70, 95% CI 1.76 − 80.72) were independent predictors for unfavorable outcome. CTP-combined model predicted unfavorable outcome with an AUC of 0.929 (95% CI: 0.87–0.99, P < 0.001, Se = 0.81, Sp = 0.89, PPV = 0.88, NPV = 0.83). The Hosmer − Lemeshow test showed the combined model was a good fit (P = 0.98). Conclusions —Relying solely on imaging to predict outcome is not reliable. Ischemic core volume assessed on CTP, combined with clinical indicators, is a better predicting tool for clinical outcome than ASPECTS-based model in patients with large infarct cores receiving EVT.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».