How Do Quantitative Tissue Imaging Outcomes in Acute Ischemic Stroke Relate to Clinical Outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Infarct volume and other imaging markers are increasingly used as surrogate measures for clinical outcome in acute ischemic stroke research, but how improvements in these imaging surrogates translate into better clinical outcomes is currently unclear. We investigated how changes in infarct volume at 24 hours alter the probability of achieving good clinical outcome (modified Rankin Scale [mRS] 0-2). METHODS: Data are from endovascular thrombectomy patients from the randomized controlled ESCAPE-NA1 (Efficacy and Safety of Nerinetide for the Treatment of Acute Ischaemic Stroke) trial. Infarct volume at 24 hours was manually segmented on non-contrast computed tomography or diffusion-weighted magnetic resonance imaging. Probabilities of achieving good outcome based on infarct volume were obtained from a multivariable logistic regression model. The probability of good outcome was plotted against infarct volume using linear spline regression. RESULTS: A total of 1,099 patients were included in the analysis (median final infarct volume 24.9 mL [interquartile range: 6.6-92.2]). The relationship between total infarct volume and good outcome probability was nearly linear for infarct volumes between 0 mL and 250 mL. In this range, a 10% increase in the probability of achieving mRS 0-2 required a decrease in infarct volume of approximately 34.0 mL (95% confidence interval: -32.5 to -35.6). At infarct volumes above 250 mL, the probability of achieving mRS 0-2 probability was near zero. The relationships of tissue-specific infarct volumes and parenchymal hemorrhage volume generally showed similar patterns, although variability was high. CONCLUSION: There seems to be a near-linear association between total infarct volume and probability of achieving good outcome for infarcts up to 250 mL, whereas patients with infarct volumes greater than 250 mL are highly unlikely to have a favorable outcome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».