Hypoperfusion intensity ratio is associated with follow-up infarct volume in medium vessel occlusions: A multicenter multinational study
Notice bibliographique
Résumé
Medium vessel occlusion (MeVO) contributes significantly to acute ischemic stroke (AIS). The hypoperfusion intensity ratio (HIR), reflecting collateral circulation via the ratio of Tmax >10s to Tmax >6s volumes, predicts infarct progression in large-vessel occlusions but is unstudied in MeVOs. In this multicenter, multinational retrospective study, we evaluated consecutive patients with MeVO who underwent mechanical thrombectomy with or without intravenous thrombolysis. Inclusion required available follow-up imaging and pretreatment CT perfusion. Follow-up infarct volume (FIV) was measured on CT or MRI 12-36 h post-procedure. Univariable and multivariable linear regression models were used to identify predictors of FIV, with HIR as the primary variable of interest. Among 147 patients (median age 75 years, 57 % female), univariable analysis showed HIR was significantly associated with larger FIV (β = 80 mL; p < 0.001). After adjusting for confounders, HIR remained independently associated with FIV (β = 40 mL; p < 0.001). Tmax >10 s showed the strongest correlation with FIV (r = 0.56; p < 0.001). These findings suggest that higher HIR correlates with larger infarct volumes, underscoring the prognostic role of collateral failure in MeVO and highlighting HIR as a potential imaging marker to guide treatment and outcome prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».