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Enregistrement W4412184821 · doi:10.1177/17474930251360519

Association between time and severe hypoperfusion with risk of hemorrhagic transformation in stroke patients

2025· article· en· W4412184821 sur OpenAlexafffund
Umberto Pensato, Nathaniel Rex, Nima Kashani, Amy Yu, Ashutosh P. Jadhav, Joung-Ho Rha, Ajit S. Puri, Paul Burns, Andrew M. Demchuk, Michael D. Hill, Mayank Goyal, Johanna Ospel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésMedicinePerfusionThrombolysisCerebral blood flowPerfusion scanningInternal medicineStroke (engine)CardiologyLogistic regressionMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Perfusion imaging studies show a substantially increased risk of hemorrhagic transformation (HT) in severely hypoperfused tissue. Preclinical evidence indicates that ischemic damage is influenced not only by the degree of hypoperfusion but also by the duration of exposure to that hypoperfused state. We aim to investigate the association of time and severe hypoperfusion with parenchymal hematoma (PH) in ischemic stroke and explore whether there is a combined effect of the two variables on PH. METHODS: Data are from the ESCAPE-NA1 trial, which evaluated the effect of nerinetide in large vessel occlusion patients treated with thrombectomy. This study included patients with some degree of recanalization (expanded Thrombolysis in Cerebral Infarct [eTICI] > 0) and available baseline CT perfusion. Severe hypoperfusion was defined as at least 1 mL volume of relative cerebral blood flow (rCBF) <20%. We assess 24-h imaging for the presence of PH, according to Heidelberg bleeding criteria. Univariable and multivariable logistic regression analyses, including interaction terms, were used to assess the effect of time and severe hypoperfusion on outcomes. RESULTS: Out of 1105 patients from ESCAPE-NA1, 396 (35.8%) were included. The median age was 70 years (IQR = 59.8-79.2), 202 (51%) were females, and 50 (12.6%) experienced PH. Onset-to-imaging time (adjusted OR 1.04 [95% CI = 1.01-1.06] per 15-min increase) and the presence of severe hypoperfusion (adjusted OR 2.87 [95% CI = 1.47-5.63]) were the only variables associated with PH in multivariable analysis. No significant interaction effect of time and severe hypoperfusion on PH was found. The presence of severe hypoperfusion had a negative predictive value of 98% and a positive predictive value of 39.4% for predicting PH in patients presenting within 3 h and after 6 h from symptom onset, respectively. CONCLUSION: Both severe hypoperfusion and time affect the risk of hemorrhagic transformation. However, the interaction between these two variables was not statistically significant, indicating that their effects on hemorrhagic transformation risk are not dependent on each other. Analyzing these variables may help identify patients with a leaky, severely compromised blood-brain barrier in the ischemic core-a "leaky core."

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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