MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392120372 · doi:10.3969/j.issn.1673-5765.2019.06.003

基于磁敏感加权成像的pc-ASPECTS评分对后循环急性缺血性卒中预后的预测价值 Predictive Value of pc-ASPECTS Based on Susceptibility Weighted Imaging for Prognosis of Patients with Posterior Circulation Acute Ischemic Stroke

2019· article· zh· W4392120372 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Languezh
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictive valueMedicineCirculation (fluid dynamics)Ischemic strokeCardiologyInternal medicineStroke (engine)Acute strokeIschemiaMechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

【摘要】 目的 探讨基于SWI的后循环Alberta卒中项目早期CT评分(posterior circulation Alberta stroke program early CT score,pc-ASPECTS)对后循环急性缺血性卒中(acute ischemic stroke,AIS)患者临床3个月预后的预测价值。 方法 回顾性连续收集来自河南省濮阳市人民医院神经内科2014年12月-2016年12月期间未接受静脉或动脉溶栓及血管内再通治疗的后循环AIS患者的临床及影像学数据。采用mRS评分评估发病后3个月预后,mRS评分0~2分定义为预后良好,3~6分定义为预后不良。使用多因素Logistic回归分析确定良好临床预后的独立预测因素。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析来评估基于SWI的pc-ASPECTS评分对后循环AIS患者3个月预后的预测诊断价值。 结果 研究共收录63例后循环AIS患者,预后良好组42例(66.7%),预后不良组21例(33.3%)。单因素分析显示,入院时基线NIHSS评分(P<0.001)、pc-ASPECTS评分(P<0.001)在预后良好和预后不良组差异具有统计学意义。多因素Logistic回归分析提示,pc-ASPECTS≥6分是后循环AIS患者3个月预后良好的独立预测因素(OR 2.03,95%CI 1.04~3.95,P=0.039);ROC曲线分析显示,基于SWI的pcASPECTS曲线下面积为0.80(95%CI 0.69~0.91)。 结论 在后循环AIS患者中,基于SWI影像的pc-ASPECTS评分可独立预测患者的3个月临床预后。 【Abstract】 Objective To assess the value of posterior circulation ASPECTS (pc-ASPECTS) based on SWI in predicting the clinical outcome of patients with posterior circulation acute ischemic stroke (AIS). Methods The clinical and imaging data of posterior circulation AIS patients who were not treated with endovascular recanalization and intravenous or intra-arterial alteplase were analyzed. The prognosis at 3 months after symptom onset was assessed by mRS, good prognosis was defined as mRS 0-2, and poor prognosis was defined as mRS 3-6. Multivariate logistic regression analysis was used to determine the independent predictors of clinical outcome. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate the predictive value of the pc-ASPECTS based on SWI for the prognosis of patients with posterior circulation AIS. Results A total of 63 patients with posterior circulation AIS were included in the study, 42 (66.7%) patients had a good prognosis, and 21 (66.7%) patients had a poor prognosis. The univariate analysis showed that there was significant difference in the NIHSS on admission (P<0.001) and pcASPECTS (P<0.001) between good and poor prognosis groups. The multivariate logistic regression analysis showed that the pc-ASPECTS≥6 could independently predict favorable outcome in posterior circulation AIS patients (OR 2.03; 95%CI 1.04-3.95, P=0.039). ROC analysis indicated that the area under the ROC curve of the pc-ASPECTS based on SWI was 0.80 (95%CI 0.69-0.91). Conclusions The pc-ASPECTS based on SWI can independently predict clinical outcome at 3 months after symptom onset in patients with posterior circulation AIS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Même sujetAcute Ischemic Stroke Management→Travaux en français237 207→