Quantitative Assessment of Acute Intracranial Clot and Collaterals on High-Resolution Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been an increasing demand for imaging methods that provide a comprehensive evaluation of intracranial clot and collateral circulation, which are helpful for clinical decision-making and predicting functional outcomes. We aimed to quantitatively evaluate acute intracranial clot burden and collaterals on high-resolution magnetic resonance imaging (HR-MRI). METHODS: We analyzed acute ischemic stroke patients with internal carotid artery or middle cerebral artery occlusion in a prospective multicenter study. The clot burden was scored on a scale of 0-10 based on the clot location on HR-MRI. The collateral score was assigned on a scale of 0-3 using the minimum intensity projection from HR-MRI. Uni- and multivariable logistic regression analyses were performed to assess their correlation with clinical outcome (modified Rankin Scale >2 at 90 days). Thresholds were defined to dichotomize into low- and high-score groups, and predictive performances were assessed for clinical and radiologic outcomes. RESULTS: Ninety-nine patients (mean age of 60.77 ± 11.54 years) were included in the analysis. The interobserver correlation was 0.89 (95% CI: 0.77-0.95) for the clot burden score and 0.78 (95% CI: 0.53-0.90) for the collateral score. Multivariable logistic regression analysis demonstrated that the collateral score (odds ratio: 0.41, 95% CI: 0.19-0.90) was significantly associated with clinical outcomes. A better functional outcome was observed in the group with clot burden scores greater than 7 (p = 0.011). A smaller final infarct size and a higher diffusion-weighted imaging-based Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score were observed in the group with collateral scores greater than 1 (all p < 0.05). CONCLUSIONS: HR-MRI offers a new tool for quantitative assessment of clot burden and collaterals simultaneously in future clinical practices and research endeavors.
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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 | 0,000 | 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 ».