Near-Complete Reversal of Large Diffusion-Weighted Imaging Lesion after Thrombectomy: A Case Report and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diffusion-weighted imaging (DWI) plays a crucial role in acute ischemic stroke (AIS), as it is used to evaluate the ischemic lesions that are irreversibly damaged. The reversibility of DWI ischemic lesions has been noted in patients with AIS who undergo revascularization therapy. In addition, the occurrence of this phenomenon in large ischemic regions remains rare, particularly the near-complete reversal of large DWI lesion cases. CASE PRESENTATION: A 58-year-old male presented with a generalized tonic-clonic seizure. Emergent magnetic resonance imaging (MRI) revealed an extremely large infarction lesion in the right hemisphere with an Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic Score (ASPECTS) value of 2 and occlusion of the terminal right internal carotid artery. The patient was immediately transferred to the Digital Subtraction Angiography (DSA) Unit for endovascular treatment with a stent retriever. After a rapid successful reperfusion with expanded treatment in cerebral infarction (eTICI) score of 3, the patient promptly recovered 24 h after the procedure. A brain MRI was repeated after 8 days of admission, and interestingly, the DWI lesion showed significant reversal. The modified Rankin scale (mRS) at discharge was 2 and 1 at 90-day follow-up, respectively. CONCLUSIONS: Our case shows that the reversibility of DWI ischemic lesions can occur during the acute stroke phase, even in patients with extremely large regions, if rapid and successful reperfusion is achieved. The clinical implications of this phenomenon indicate that using DWI to evaluate the infarct core should be interpreted with caution.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».