Evaluation of Large Ischemic Cores to Predict Outcomes of Thrombectomy: A Proposal of a Novel Treatment Phase
Notice bibliographique
Résumé
Background Endovascular treatment of large ischemic cores is challenging. The severity of ischemic stress is assessed using the apparent diffusion coefficient (ADC). We aimed to evaluate the ADC in patients with a low Alberta Stroke Program Early CT [Computed Tomography] Score using diffusion‐weighted imaging and whether it correlates with clinical outcomes. Methods This study included consecutive patients with acute large ischemic stroke (Alberta Stroke Program Early CT Score‐diffusion‐weighted imaging ≤5) who underwent endovascular treatment with successful recanalization between April 2014 and March 2023. The most frequent ADC (peak ADC) and diffusion‐weighted imaging lesion volumes were assessed. The primary outcome was the 3‐month modified Rankin Scale (mRS) score. Good (mRS score, 0–3) and poor clinical outcomes (mRS score, 4–6) were compared to confirm whether ADC was associated with clinical outcomes. Results In total, 78 patients were enrolled in this study; 30 had an mRS score of 0 to 3 at 3 months. The peak ADC in these patients was significantly higher than that in patients with mRS scores of 4 to 6 ( P = 0.0002). In multivariate analysis, peak ADC was strongly associated with good clinical outcomes (odds ratio, 1.231; P = 0.0135) rather than onset‐to‐recanalization time and ischemic core volume. The optimal peak ADC threshold for discriminating between the mRS groups was 520×10 −6 mm 2 /s with a sensitivity of 75% and a specificity of 73%. Good clinical outcomes were more frequently observed in patients with peak ADC ≥520×10 −6 mm 2 /s ( P <0.0001). Conclusion In large ischemic cores, diffusion‐weighted imaging lesions with peak ADCs ≥520×10 −6 mm 2 /s are associated with favorable outcomes. Evaluation of the ischemic core is necessary to confirm endovascular treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».