Cortical Venous Filling on Dynamic Computed Tomographic Angiography : A Novel Predictor of Clinical Outcome in Patients with Acute Middle Cerebral Artery Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose-Venous flow in the downstream territory of an occluded artery may influence patient prognosis after ischemic stroke. Our aim was to study cortical venous filling (CVF) in a time-resolved manner with dynamic computed tomographic angiography and to assess the relationship with clinical outcome. Methods-Patients with a proximal middle cerebral artery occlusion underwent noncontrast CT and whole-brain CT perfusion/dynamic CT angiography within 9 hours after stroke-onset. We defined poor outcome as a modified Rankin Scale score of ≥3. Association between the extent and velocity of CVF and poor outcome at 3 months was analyzed with Poisson-regression. Prognostic value of optimal CVF (maximum opacification of cortical veins) in addition to age, stroke severity, treatment, Alberta Stroke Program Early CT score, cerebral blood flow, and collateral status was assessed with logistic regression and summarized with the area under the curve. Results-Eighty-eight patients were included, with a mean age of 67 years. By combining the extent and velocity of optimal CVF, we observed a decreased risk of poor outcome in patients with good and fast optimal CVF, risk ratio of 0.5 (95% confidence interval, 0.3-0.7). Extent and velocity of optimal CVF had additional prognostic value (area under the curve, 0.88; 95% confidence interval, 0.77-0.98; P
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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 | 0,000 |
| 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 ».