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Enregistrement W4396768210 · doi:10.1016/j.slast.2024.100139

Importance of computed tomography perfusion on assessing collateral circulation and prognosis of patients with acute anterior circulation large vessel occlusion after endovascular therapy

2024· article· en· W4396768210 sur OpenAlexaboutno aff
Lei Chen, Guangjun Bian, Xiufang Zhu, Xinxiu Duan, Yue Meng, Lei Li

Notice bibliographique

RevueSLAS TECHNOLOGY · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollateral circulationMedicineComputed tomography angiographyPerfusionRadiologyReceiver operating characteristicOcclusionAngiographyPerfusion scanningComputed tomographyModified Rankin ScaleInternal medicineNuclear medicineIschemiaIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study probed the importance of computed tomography perfusion (CTP) on assessing collateral circulation and prognosis in patients with acute anterior circulation large vessel occlusion (AAC-LVO) after endovascular therapy (EVT). Retrospective analysis was performed on the case data of 124 AAC-LVO patients who achieved EVT in the First People's Hospital of Lianyungang. All patients received computed tomography (CT) examination. Based on the multi-phase computed tomography angiography (mCTA) score, patients were separated into poor collateral circulation group and good collateral circulation group. Based on modified Rankin scale (mRS) score, patients were separated into good prognosis group and poor prognosis group. The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to measure the efficacy of CTP parameters in predicting good collateral circulation or good prognosis. Correlation between CTP parameters with mCTA collateral and 90-day mRS circulation score was analyzed using the Spearman correlation analysis. The age and admission national Institutes of Health stroke scale (NIHSS) scores of the good collateral circulation group were lower than the poor collateral circulation group, and low perfusion area volume with Tmax > 6 s (V Tmax>6s ), infarct core area volume (V CBF<30% )and hypoperfusion intensity ratio (HIR) were also lower. The mCTA collateral cycle score was negatively related to V Tmax>6 s , V CBF<30% and HIR. The area under the curve (AUC) values of V Tmax>6 s and V CBF<30% and HIR for predicting good collateral circulation were 0.763, 0.884 and 0.842, respectively, which suggested that perfusion parameters V Tmax>6 s , V CBF<30% and HIR could effectively indicate the status of patients' collateral circulation. Relative to the poor prognosis group, patients in the good prognosis group possessed lower admission NIHSS score, younger age, smaller final infarct volume, lower HIR, V CBF<30% , V Tmax>6s , Alberta Stroke Program Early CT(ASPECT) score, and higher mCTA score. Spearman correlation analysis unveiled that ASPECT score, mCTA score and 90-day mRS were negatively correlated. The final infarct volume, perfusion parameters HIR and V CBF<30% were positively correlated with 90-day mRS. ROC analysis showed that all variates had good prognostic value for acute anterior circulation great vessel occlusion patients, while V CBF<30% and HIR had high diagnostic value for prognosis. To sum up, CTP can provide a comprehensive imaging assessment of the collateral circulation of patients with AAC-LVO and has a higher predictive value for the prognosis assessment of patients with EVT in terms of V CBF<30% , HIR score and mCTA collateral circulation score.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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