Prevalence and Clinical Implications of Hemosiderin Deposits in Recent Small Subcortical Infarcts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: A quarter of ischemic strokes are of lacunar clinical subtype and have an underlying recent small subcortical infarct (RSSI), but their long-term outcomes remain poorly characterized. Hemosiderin deposits (HDs) have been noted in RSSIs at chronic stages and might mimic primary hemorrhage. We characterized HDs' morphology, frequency, and clinical relevance. METHODS: Participants with RSSIs were identified from a prospective longitudinal study and evaluated on 3T MRI including susceptibility-weighted imaging (SWI) from stroke diagnosis to 12 months. We categorized HDs in RSSIs on SWI at all available time points into 4 types (spots, smudge, rim, cluster) and assessed their associations with demographic factors, stroke-related factors, and image markers with adjusted logistic regression. RESULTS: < 0.01), but not the Fazekas score, number of microbleeds, basal ganglia mineral deposit score, or clinical outcomes. DISCUSSION: HDs occur commonly in RSSIs and may be associated with infarct volume and SVD score. Hemosiderin "rim" is common in RSSIs, urging caution to avoid mistaking ischemic RSSI for primary hemorrhage in subacute and chronic stages.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».