MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4413038109 · doi:10.1161/strokeaha.125.050978

MRI-Based Classification of Cerebral Hemodynamic Failure With Resting Perfusion Metrics and Cerebrovascular Reactivity

2025· article· en· W4413038109 sur OpenAlexaff
Ece Su Sayin, James Duffin, Julien Poublanc, Joseph A. Fisher, David J. Mikulis, Olivia Sobczyk

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCerebral blood flowPerfusionMagnetic resonance imagingPerfusion scanningHemodynamicsCardiologyCerebral perfusion pressureInternal medicineMiddle cerebral arteryNuclear medicineRadiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The inability to augment regional cerebral blood flow (CBF) in the setting of steno-occlusive disease involving large brain-supplying arteries is a risk factor for stroke. The gold standard for detecting such hemodynamic impairment requires the application of a vasodilatory stimulus while measuring changes in CBF. Resting blood flow metrics derived from computed tomography or magnetic resonance imaging (MRI) perfusion methods have been applied as surrogates for assessing hemodynamic insufficiency including relative CBF, relative cerebral blood volume, and mean transit time (MTT). The purpose of this study, therefore, was to compare the sensitivity and specificity of MRI resting perfusion metrics with cerebrovascular reactivity (CVR). MRI CVR mapping was used as a reference standard for comparing MRI perfusion–derived CBF, CBV, and MTT. METHODS: MRI resting perfusion metrics were measured using a recently reported noninvasive method that induces a bolus of hypoxia-induced deoxyhemoglobin as the dynamic susceptibility contrast in place of the gadolinium-based contrast agents. CVR was measured using a standardized hypercapnic vasoactive stimulus during blood oxygen level–dependent MRI as a surrogate for CBF. RESULTS: Twenty-two patients with large artery steno-occlusive disease (mean age±SD, 46±17.8 years; 60% female), 24 healthy participants for the CVR atlas (35.1±13.8 years; 33% female), and 25 for the perfusion atlas (38.4±17.6 years; 24% female) were recruited. Significant differences in mean hemispheric middle cerebral artery perfusion (MTT, relative CBF) and CVR metrics in gray matter ( P <0.05) were observed between patients and healthy participants. Comparisons between affected and unaffected hemispheres in patients showed significant differences only for MTT and CVR in gray matter ( P <0.05). Receiver-operating characteristic curves identified CVR as the most sensitive predictor for hemodynamic impairment followed by MTT. CONCLUSIONS: CVR remains a more accurate test for assessing hemodynamic impairment compared to resting blood flow metrics.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke→Même sujetAdvanced MRI Techniques and Applications→Travaux en français237 207→