DOI 10.1007/s00330-007-0696-9 NEURO
Notice bibliographique
Résumé
Perfusion CT in acute stroke: prediction of vessel recanalization and clinical outcome in intravenous thrombolytic therapy Abstract This study evaluated per-fusion computed tomography (PCT) for the prediction of vessel recanali-zation and clinical outcome in patients undergoing intravenous thrombolysis. Thirty-nine patients with acute ische-mic stroke of the middle cerebral artery territory underwent intravenous thrombolysis within 3h of symptom onset. They all had non-enhanced CT (NECT), PCT, and CT angiography (CTA) before treatment. The Alberta Stroke Program Early Computed Tomography (ASPECT) score was applied to NECT and PCT maps to assess the extent of ischemia. CTA was assessed for the site of vessel occlusion. The National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score was used for initial clinical assess-ment. Three-month clinical outcome was assessed using the modified Rankin scale. Vessel recanalization was determined by follow-up ultra-sound. Of the PCT maps, a cerebral blood volume (CBV) ASPECT score of>6 versus ≤6 was the best predictor for clinical outcome (odds ratio, 31.43; 95 % confidence interval, 3.41–289.58; P<0.002), and was superior to NIHSS, NECT and CTA. No significant differences in ASPECT scores were found for the prediction of vessel recanalization. ASPECT score applied to PCT maps in acute stroke patients predicts the clinical outcome of intravenous thrombolysis and is superior to both early NECT and clinical parameters.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,720 | 0,789 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».