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Enregistrement W4388980301 · doi:10.1136/bmjopen-2023-075106

Key CT markers for predicting haemorrhagic transformation after ischaemic stroke: a prospective cohort study in China

2023· article· en· W4388980301 sur OpenAlexaboutno aff
Chenchen Wei, Qian Wu, Junfeng Liu, Yanan Wang, Ming Liu

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest China Hospital, Sichuan UniversityNatural Science Foundation of Shandong ProvinceSichuan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePenumbraProspective cohort studyStroke (engine)Midline shiftMiddle cerebral arteryCohortRadiologyInternal medicineCardiologyComputed tomographyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Limited studies have systematically addressed the CT markers of predicting haemorrhagic transformation (HT). We aimed to (1) investigate the predictive ability of the imaging factors on multimodal CT for HT and (2) identify the key CT markers that can accurately predict HT while maintaining easy and rapid assessment in the early stage of stroke. DESIGN AND SETTING: This was a prospective cohort study conducted in a tertiary hospital in Southwest China. PARTICIPANTS: Patients with ischaemic stroke admitted within 24 hours after onset were included. OUTCOME MEASURES: The primary outcome was measured as the overall HT. The secondary outcomes were the presence of parenchymal haematoma, symptomatic HT and spontaneous HT. RESULTS: A total of 763 patients were included. The early hypodensity >1/3 of the middle cerebral artery (MCA) territory, Alberta Stroke Programme Early CT Score≤7, midline shift, hyperdense middle cerebral artery sign (HMCAS), poor collateral circulation, infarct core and penumbra was independently associated with the increased risk of HT (all p < 0.05). The sensitivity of midline shift for predicting HT was only 3.5%, whereas its specificity was 99.8%. The combination of the early hypodensity >1/3 of the MCA territory, midline shift and HMCAS showed a good predictive performance for HT (area under the curve 0.80, 95% CI 0.75 to 0.84). CONCLUSIONS: Seven imaging factors on multimodal CT were independently associated with HT. The high specificity of midline shift suggests the need to consider it as an imaging indicator when assessing the risk of HT. The early hypodensity >1/3 of the MCA territory, midline shift and HMCAS was identified as the key CT markers for the early prediction of HT. The coexistence of the three key factors might be a valuable index for identifying individuals at high bleeding risk and guiding further treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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