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Enregistrement W4401894416 · doi:10.1161/strokeaha.124.047483

Decreased Quantitative Cerebral Blood Volume Is Associated With Poor Outcomes in Large Core Patients

2024· article· en· W4401894416 sur OpenAlexaffabout
Vivek Yedavalli, Hamza Salim, Janet Mei, Dhairya A. Lakhani, Aneri Balar, Basel Musmar, Nimer Adeeb, Meisam Hoseinyazdi, Licia Luna, Francis Deng, Nathan Hyson, Adam A. Dmytriw, Adrien Guenego, Tobias D. Faizy, Jeremy J. Heit, Gregory W. Albers, Hanzhang Lu, Victor Urrutia, Kambiz Nael, Elisabeth B. Marsh, Argye E. Hillis, R. Llinás

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Blood volumeCerebral blood volumeBrain sizeCardiologyInternal medicineCerebral blood flowRadiologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent large core trials have highlighted the effectiveness of mechanical thrombectomy (MT) in acute ischemic stroke with large vessel occlusion. Variable perfusion-imaging thresholds and poor Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score reliability underline the need for more standardized, quantitative ischemia measures for MT patient selection. We aimed to identify the computed tomography perfusion parameter most strongly associated with poor outcomes in patients with acute ischemic stroke-large vessel occlusion with significant ischemic cores. METHODS: In this study from 2 comprehensive stroke centers from 2 comprehensive stroke centers within the Johns Hopkins Medical Enterprise (Johns Hopkins Hospita-East Baltimore and Bayview Medical Campus) from July 29, 2019 to January 29, 2023 in a continuously maintained database, we included patients with acute ischemic stroke-large vessel occlusion with ischemic core volumes defined as relative cerebral blood flow <30% and ≥50 mL on computed tomography perfusion or Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score <6. We used receiver operating characteristics to find the optimal cutoff for parameters like cerebral blood volume (CBV) <34%, 38%, 42%, and relative cerebral blood flow >20%, 30%, 34%, 38%, and time-to-maximum >4, 6, 8, and 10 seconds. The primary outcome was unfavorable outcomes (90-day modified Rankin Scale score 4-6). Multivariable models were adjusted for age, sex, diabetes, baseline National Institutes of Health Stroke Scale, intravenous thrombolysis, and MT. RESULTS: We identified 59 patients with large ischemic cores. A receiver operating characteristic curve analysis showed that CBV<42% ≥68 mL is associated with unfavorable outcomes (90-day modified Rankin Scale score 4-6) with an area under the curve of 0.90 (95% CI, 0.82-0.99) in the total and MT-only cohorts. Dichotomizing at this CBV threshold, patients in the ≥68 mL group exhibited significantly higher relative cerebral blood flow, time-to-maximum >8 and 10 seconds volumes, higher CBV volumes, higher HIR, and lower CBV index. The multivariable model incorporating CBV<42% ≥68 mL predicted poor outcomes robustly in both cohorts (area under the curve for MT-only subgroup was 0.87 [95% CI, 0.75-1.00]). CONCLUSIONS: CBV<42% ≥68 mL most effectively forecasts poor outcomes in patients with large-core stroke, confirming its value alongside other parameters like time-to-maximum in managing acute ischemic stroke-large vessel occlusion.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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