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Enregistrement W4390451318 · doi:10.1136/jnis-2023-021145

Follow-up ASPECTS improves prediction of potentially lethal malignant edema in patients with large middle cerebral artery stroke

2023· article· en· W4390451318 sur OpenAlexaffabout
Rebecca Stafford, Stefanos Chatzidakis, Ivy So Yeon Kim, Yihan Zhang, Rina Andriani, Benjamin Brush, Asim Mian, Mohamad Abdalkader, David M. Greer, Stelios M. Smirnakis, Steven K. Feske, Josée Dupuis, Charlene Ong

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineStroke (engine)Logistic regressionConfoundingMiddle cerebral arteryRetrospective cohort studyOdds ratioArea under the curveInternal medicineCohortCerebral edemaSurgeryCardiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Recent studies have shown that follow-up head CT is a strong predictor of functional outcomes in patients with middle cerebral artery stroke and mechanical thrombectomy. We sought to determine whether total and/or regional follow-up Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS fu ) are associated with important clinical outcomes during hospitalization and improve the performance of clinical prediction models of potentially lethal malignant edema (PLME). Methods We conducted a retrospective study of patients at three medical centers in a major North American metropolitan area with baseline and follow-up head CTs after large middle cerebral artery stroke between 2006 and 2022. We used multivariable logistic regression to test the association of total and regional ASPECTS fu with PLME (cerebral edema related death or surgery), adjusting for total baseline ASPECTS, age, sex, admission glucose, tissue plasminogen activator, and mechanical thrombectomy. We compared existing clinical risk models with and without total or regional ASPECTS fu using area under the curve. Results In our 560 patient cohort, lower total ASPECTS fu was significantly associated with higher odds of PLME when adjusting for confounders (OR 1.69, 95% CI 1.49 to 2.0), and improved model discrimination compared with existing models and models using baseline ASPECTS. Deep territory involvement (OR 2.46, 95% CI 1.53 to 4.01) and anterior territory involvement (OR 3.23, 95% CI 1.88 to 5.71) were significantly associated with PLME. Conclusions Lower ASPECTS fu and certain locations on regional ASPECTS fu , including deep and anterior areas, were significantly associated with PLME. Including ASPECTS fu information improved discrimination of established edema prediction models and could be used immediately to help facilitate clinical management decisions and prognostication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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