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Enregistrement W4406680154 · doi:10.1111/jon.70015

Larger Perfusion Mismatch Volume Is Associated With Longer Hospital Length of Stay in Medium Vessel Occlusion Stroke

2025· article· en· W4406680154 sur OpenAlexaffabout
Janet Mei, Hamza Salim, Dhairya A. Lakhani, Aneri Balar, Vaibhav Vagal, Manisha Koneru, Dylan Wolman, Risheng Xu, Victor Urrutia, Elisabeth B. Marsh, Benjamin Pulli, Meisam Hoseinyazdi, Licia Luna, Francis Deng, Nathan Hyson, Mona N. Bahouth, Adam A. Dmytriw, Adrien Guenego, Gregory W. Albers, Hanzhang Lu, Kambiz Nael, Argye E. Hillis, R. Llinás, Tobias D. Faizy, Jeremy J. Heit, Vivek Yedavalli

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineInterquartile rangeStroke (engine)Confidence intervalThrombolysisPerfusion scanningPerfusionInternal medicineOcclusionCardiologyRetrospective cohort studyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Prolonged length of stay (LOS) following a stroke is associated with unfavorable clinical outcomes. Factors predicting LOS in medium vessel occlusion (MeVO), impacting up to 40% of acute ischemic stroke (AIS) cases, remain underexplored. This study aims to investigate the predictors of LOS in AIS-MeVO. METHODS: We conducted a retrospective analysis of prospectively maintained stroke databases, comprising AIS cases with MeVO in the anterior circulation, assessed by adequate CT perfusion (CTP). Baseline and clinical data were obtained from electronic health records. Alberta Stroke Program Early CT Scores (ASPECTS) were calculated from non-contrast head CT. The perfusion mismatch volume (time to maximum > 6 s minus relative cerebral blood flow <30%) volume was reported from CTP. Multiple regression was employed to examine the relationship between baseline parameters and hospital LOS. RESULTS: A total of 133 patients (median age 71 [interquartile range 63-80] years, 59.4% females) were included in the study cohort. The perfusion mismatch volume significantly positively correlated with LOS (r = 0.264, p = 0.004). After adjusting for age, sex, hypertension, diabetes, prior stroke or transient ischemic attack, admission NIHSS, ASPECTS, Tan score, intravenous thrombolysis, mechanical thrombectomy (MT), and hemorrhagic transformation, a larger mismatch volume remained independently associated with longer hospital stays (β = 0.209, 95% confidence interval [CI] 0.006-0.412, p = 0.045). Additional significant determinants of longer hospital stay included admission NIHSS (β = 0.250, 95% CI: 0.060-0.440, p = 0.010) and MT (β = 0.208, 95% CI: 0.006-0.410, p = 0.044). Among patients who underwent MT (n = 83), multiple regression analysis incorporating both perfusion mismatch volume and admission NIHSS revealed that perfusion mismatch volume remained independently associated with LOS (β = 0.248, 95% CI: 0.019-0.471, p = 0.033), while admission NIHSS did not retain significance (β = 0.208, 95% CI: 0.019-0.433, p = 0.071). CONCLUSIONS: In our cohort of AIS patients with MeVO in the anterior circulation, and particularly in those who underwent MT, the perfusion mismatch volume serves as an independent predictor of LOS. These findings offer critical valuable insights in clinical assessments and decision-making protocols of MT in AIS-MeVO.

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)0,000
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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