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Enregistrement W4406333169 · doi:10.1111/jon.70013

Utilizing Quantitative Analysis of CSF Volume from Clinical T1‐Weighted MRI to Predict Thrombectomy Outcomes

2025· article· en· W4406333169 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Kawas, Ahmad Shamulzai, Kyle M. Atcheson, Renate Ma, Carol Kittel, Brian Curry, Megan E. Lipford, Jeongchul Kim, Kiran Kumar Solingapuram Sai, Stacey Q Wolfe, Christopher T. Whitlow

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineStroke (engine)Modified Rankin ScaleMagnetic resonance imagingCardiologyInternal medicineRadiologyIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Endovascular thrombectomy (EVT) is the standard for acute ischemic stroke from large vessel occlusion, but post-EVT functional independence varies. Brain atrophy, linked to higher cerebrospinal fluid volume (CSFV), may affect outcomes. Baseline CSFV could predict EVT benefit by assessing brain health. We aimed to quantify total CSFV from clinical T1-weighted (w) magnetic resonance imaging (MRI) to assess global brain atrophy and its association with functional outcomes following successful EVT. METHODS: We performed a retrospective analysis of patients achieving thrombolysis-in-cerebral-infarction ≥2b revascularization via prospectively maintained single-institution stroke thrombectomy registry (n = 432) between 2015 and 2021. We included 214 patients (mean age 67.5 ± 14.6, 49% female) with acceptable quality MRI within 14 days of EVT and available modified Rankin-scale (mRS) at 90 days post EVT. Clinical T1w images were transformed into high-resolution images using the convolutional neural-network SynthSR. FreeSurfer software was then used to estimate total cranial CSFV. To correct for head size, percentage of CSFV to intracranial volume was used. RESULTS: Baseline CSFV% significantly predicted 90-day mRS in an ordinal regression model adjusted for baseline mRS (p < 0.001). Further modeling was performed to account for age, sex, 24-h National-Institutes-Health-Stroke-Scale (NIHSS), smoking history, prior stroke, hypertension, congestive heart failure, hemoglobin-A1c, atrial fibrillation, and Alberta-Stroke-Program-Early-CT-Score (ASPECTS). Total CSFV% remained an independent predictor of 90-day mRS (p = 0.012). CSFV% did not significantly predict the occurrence of any type of hemorrhagic transformation in a logistic regression model. CONCLUSIONS: Increased CSFV% correlates with poorer functional outcomes post EVT. Total CSFV% may serve as a useful imaging biomarker for clinicians determining patient prognostication prior to EVT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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