Prognostic value of multi-PLD ASL-based cerebral perfusion ASPECTS in acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We aimed to verify the application value of the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) based on multiple post-labeling delay (multi-PLD) arterial spin labeling (ASL) for outcome assessment in acute ischemic stroke (AIS) patients. Method The endpoint was modified Rankin scale score at 90 days (90-day mRS). Patients were divided into the good outcome (0–2) and poor outcome (3–6) groups. The independent samples t-test, Mann-Whitney U-test, and χ2-test were used to compare clinical and imaging parameters between groups. We used partial correlation analysis to evaluate the relationships between ASPECTS and outcomes. Multivariate logistic regression analysis was used to examine potential independent prognostic indicators. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to evaluate the performance of the independent prognostic indicators in predicting outcomes. Results Fifty-five AIS patients were included. The good outcome group had a lower baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS; Z = −3.413, P < 0.001) and infarct core volume (ICV; Z = −3.114, P = 0.002) as well as higher cerebral blood flow (CBF)-ASPECTS (Z = −3.835, P < 0.001) and cerebral blood volume (CBV)-ASPECTS (Z = −4.099, P < 0.001). Higher CBF-ASPECTS (r = −0.459, P = 0.001), and CBV-ASPECTS (r = −0.502, P < 0.001) were associated with a lower 90-day mRS. The baseline NIHSS, CBF-ASPECTS, and CBV-ASPECTS were identified as independent prognostic indicators. The AUCs of the baseline NIHSS, CBF-ASPECTS, and CBV-ASPECTS were 83.3, 87.4, and 89.9%, respectively. Combining NIHSS with CBF-ASPECTS and CBV-ASPECTS, the AUC significantly improved to 96.3%. The combined three factors showed a significant difference compared to the baseline NIHSS (Z = 2.039, P = 0.041) and CBF-ASPECTS (Z = 2.099, P = 0.036), but no difference with CBV-ASPECTS (Z = 1.176, P = 0.239). Conclusions The ASPECTS based on multi-PLD ASL is a valuable tool for identifying independent prognostic indicators and assessing clinical outcomes in AIS patients. The baseline NIHSS, combined with CBF-ASPECTS and CBV-ASPECTS, enhances the predictive efficacy of clinical outcomes in AIS patients. The CBV-ASPECTS alone can offer comparable predictive efficacy to the combination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».