Prediction of dementia using CT imaging in stroke (PRODUCTS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A better understanding of who will develop dementia can inform patient care. Although MRI offers prognostic insights, access is limited globally, whereas CT-imaging is readily available in acute stroke. We explored the prognostic utility of acute CT-imaging for predicting dementia. PATIENTS AND METHODS: We included stroke or transient ischaemic attack (TIA) survivors from participating stroke centres in Scotland. Acute CT-scans were rated using ordinal scales for neurodegenerative and cerebrovascular changes (old infarcts, white matter lesions (WMLs), medial temporal lobe atrophy (MTA), and global atrophy (GA)) and combined together to a 'brain-frailty' score. Dementia status was established at 18-months following stroke or TIA. RESULTS: Among 195 participants, 33% had dementia after 3 years of follow-up. High brain-frailty score (⩾2/4) correlated with higher risk of dementia (HR (95% CI) 6.02 (1.89-19.21)). As individual predictor, severe MTA was most strongly associated with dementia (adjusted HR (95% CI) 2.09 (1.07-4.08)). Other predictors associated with dementia included older age, higher prestroke morbidity (mRS), WMLs, and GA. Integrated in a prediction model with clinical parameters, prestroke mRS, cardiovascular disease, GA, MTA and Abbreviated-Mental-Test were the strongest predictors of dementia (c-statistic: 0.77). DISCUSSION AND CONCLUSION: Increased brain-frailty, and its individual components (WMLs, MTA, and GA) are associated with a higher risk of dementia in participants with stroke. Combining clinical and brain-frailty parameters created a moderate dementia prediction model but added little value over clinical parameters in combination with cognitive testing. CT-based brain-frailty may provide better prognostic insights when cognitive testing isn't feasible and for identifying highest-risk individuals for dementia prevention trials to increase trial efficiency.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».