Abstract 256: Proposal of multimodal CT‐based scoring system in prediction of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The routinely used computed tomography (CT)‐based workup in the setting of acute ischemic stroke (AIS) includes non‐contrast brain CT, CT angiography (CTA), and CT perfusion. Several CT, CTA, CTP‐based radiological biomarkers of hemorrhagic transformation (HT) were reported. To assess the predictive value of the combined multimodal CT parameters for HT after AIS and proposal of predictive scoring scale. Methods The source images of the NCCT, CTA and CTP of 282 AIS patients involving the anterior circulation (HT = 91, non‐HT = 191) were retrospectively reviewed and the following biomarkers were recorded and analyzed: Early subtle ischemic signs, hyperdense middle cerebral artery sign (HMCAS) and Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) < 7 in NCCT, large‐vessel occlusion (LVO), clot burden score (CBS) < 6, large‐vessel occlusion, poor collateral score (CS) and Tmax > 6 s ≥ 56.5 ml. A scoring system to predict HT based on these biomarkers was developed. Each biomarker counts for a single point with the total score ranging from 0 to 7. Results All the aforementioned multimodal CT biomarkers and the selected cut offs were significantly associated with higher HT risk. The calculated scores were statistically significant different between the HT and the non‐HT groups with AUC 0.761 (95% CI 0.703–0.819, P < 0.0000001). Rates of HT were approximately five times higher in patients with score ≥ 3. Conclusion Multimodal CT‐based scoring system may provide highly reliable predictive model of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».