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Record W2008486887 · doi:10.1055/s-2007-987494

Risikostratifizierung Thrombolyse-assoziierter symptomatischer Hirnblutungen mittels DWI-ASPECTS

2007· article· de· W2008486887 on OpenAlexaboutno aff
MC Humpich, Wiebke Kurre, OC Singer, DS Liebeskind, Andreas Kastrup, Götz Thomalla, Joachim Berkefeld, Tobias Neumann‐Haefelin

Bibliographic record

VenueAktuelle Neurologie · 2007
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicAcute Ischemic Stroke Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyNuclear medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung: Das Risiko einer symptomatischen intrakraniellen Blutung nach Thrombolyse (sICB) ist bei Patienten mit ausgedehnten Infarktfrühzeichen (CT, MRT) erhöht. Neuere Arbeiten legen einen nahezu linearen Zusammenhang zwischen der Größe der DWI-Läsion und dem sICB-Risiko nahe. Die manuelle Läsions-Volumetrie ist allerdings zeitaufwendig und in der klinischen Routine nicht praktikabel. Ziel der Studie war es, den in der CT-Diagnostik etablierten ASPECT-Score (Alberta Stroke Programme Early CT Score) auf die Analyse von DWI-Sequenzen zu übertragen („DWI-ASPECTS“) und seinen prädiktiven Wert in Bezug auf die Vorhersage einer sICB zu evaluieren. Methoden: Die klinischen und kernspintomographischen Daten von 229 Patienten aus vier Schlaganfallzentren mit frischer (<6h) supratentorieller Ischämie und MRT incl. DWI-Wichtung vor thrombolytischer Therapie gingen in diese Analyse ein. Das exakte Läsionsvolumen wurde manuell anhand der gesamten DWI-Schichten pro Patient ermittelt. Je ein Neurologe und ein Neuroradiologe, geblindet für die klinischen Daten, bestimmten den ASPECT-Score anhand der DWI-Bilder. Der 11-teilige ASPECT-Score wurde in 3 Gruppen unterteilt: A=10–8 (n=117), B=7–5 (n=74), C=4–0 (n=38). Ergebnisse: 10,5% (n=24) der Patienten entwickelten eine sICB. Die DWI-ASPECT-Scores unterschieden sich signifikant zwischen Patienten mit und ohne spätere sICB (8 vs. 5 Punkte, p=0,002). Patienten mit einem DWI-ASPECTS-Wert von 10–8 (Gruppe A) entwickelten in 6% eine sICH, mit einem Wert von 7–5 (Gruppe B) in 12,2% und mit einem Wert von 4–0 (Gruppe C) in 21,2% (p=0,009; Kruskal-Wallis-Test). Der DWI-ASPECTS korrelierte hoch mit der DWI-Läsionsgröße (Spearman-Rank=0,7, p<0,01). Die Interobserver-Reliabilitität war bei einem ICC von 0,87 (95%-KI=0,7–0,8) hervorragend. Schlussfolgerung: Die Anwendung des ASPECT-Score auf DWI-Sequenzen ist reliabel, zeigt eine gute Korrelation mit dem tatsächlichen DWI Läsionsvolumen und ermöglicht eine Abschätzung des sICB-Risikos bei thrombolytischer Therapie.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

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