Visual Alberta stroke program early computed tomography score versus RAPID-AI perfusion in predicting outcome after late-window thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate the prognostic utility of visual Alberta stroke program early computed tomography score (ASPECTS) and perfusion parameters obtained from automated RAPID-AI software in patients undergoing mechanical thrombectomy (MT) beyond 6 hours from stroke onset. Methods We retrospectively analyzed 86 patients with anterior circulation large vessel occlusion who underwent non-enhanced computed tomography (NECT), multiphase computed tomography angiography, and computed tomography perfusion within 6–24 hours before thrombectomy. Visual ASPECTS (assessed by junior doctor), RAPID-ASPECTS, and RAPID-CTP parameters (ischemic core volume, penumbra, and mismatch ratio) were recorded. The primary outcome was 90-day functional independence (modified Rankin Score 0-2). Multivariable logistic regression and receiver operating characteristic analysis were used to identify independent predictors. Results Visual ASPECTS was significantly associated with a favorable outcome (area under the curve = 0.709; optimal cut-off ≥ 6), while no perfusion-derived parameters reached statistical significance. In multivariable analysis, only visual ASPECTS (OR 0.083, 95% CI: 0.033–0.133; p = 0.001), hypertension (OR 0.252, 95% CI: 0.053–0.452; p = 0.014), and symptomatic intracranial hemorrhage (OR 0.634, 95% CI: 0.303–0.964; p < 0.001) remained independent predictors. Agreement between visual and RAPID-ASPECTS was moderate (intraclass correlation coefficient 0.67; 95% CI: 0.49–0.80; p < 0.001), but poor when dichotomized at the ≥ 6 threshold (Cohen's kappa κ = 0.18, p < 0.001). Conclusion Visual ASPECTS outperformed perfusion-derived metrics in predicting clinical outcomes after late-window thrombectomy. These findings support the continued relevance of NECT and expert visual scoring, particularly in settings where perfusion imaging may be limited or inconsistent.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».