Choose an application
Background Cryptogenic strokes (CS) account for 30% of all ischemic strokes. Cardiac embolism in the absence of atrial fibrillation (AF) may be a potential cause of CS since many of these strokes show embolic patterns on imaging. Recently, atrial cardiopathy has been repeatedly associated with ischemic stroke and could thus possibly underlie such cardiac embolisms. Therefore we aimed to summarize data on the association between electrocardiographic (ECG) or imaging markers of atrial cardiopathy and stroke independent of AF. Methods We searched PubMed, EMBASE, Cochrane and Web of Science databases for longitudinal studies describing absolute or relative measures on the association between ECG or imaging markers of atrial cardiopathy and stroke independent of AF. Results We identified 20 cohort and 18 case-control studies. Higher P-wave terminal force in V1 (PTFV1) values were repeatedly associated with ischemic stroke after adjustment for AF and other risk factors. Third degree interatrial block (IAB) and abnormal p-wave axis (aPWA) were both independent risk factors for stroke in analyses of one large, qualitative cohort study. The association between excessive atrial ectopy (EAE) and stroke disappeared after adjustment for AF. Left atrial enlargement (LAE) measured by diameter was incongruently associated with stroke in either women, men, both sexes or none at all. Other imaging markers such as left atrial fibrosis and atrial dysfunction were also independently associated with stroke in a limited number of studies. Conclusion ECG and imaging markers of atrial cardiopathy are associated with stroke independent of AF. This association was most pronounced for PTFV1 and to a lesser extent also evident for third-degree IAB, aPWA, LAE, left atrial fibrosis and reduced left atrial emptying fraction, but was not present for EAE.
Choose an application
Introductie: tijdens deze studie werden de patiënt gerapporteerde uitkomsten, bij patiënten die een beroerte hebben doorgemaakt, bestudeerd. Het gebruik hiervan wordt in de zorg steeds belangrijker aangezien datgene wat de arts belangrijk vindt, en gemeten wordt aan de hand van arts gerapporteerde uitkomsten, niet altijd in overeenstemming is met hoe de patiënt zijn eigen gezondheidsstatus ervaart. Materialen en methoden: er werd gebruik gemaakt van “Patient-Reported Outcome Measurement Information System” (PROMIS), als patiënt gerapporteerde uitkomst en de “modified Rankin Scale” (mRS), als arts gerapporteerde uitkomst. Er werden acht gezondheidsdomeinen onderzocht: lichamelijk functioneren, angst, belemmeringen door pijn, depressie, slaapstoornissen, vermoeidheid, pijnintensiteit en vermogen om aandeel te hebben in sociale rollen en activiteiten. 119 patiënten die een beroerte hebben doorgemaakt, werden tijdens de opvolgraadpleging in het UZ Leuven, 90 dagen na de beroerte, geïncludeerd. De haalbaarheid van het toepassen van PROMIS bij deze patiënten werd nagegaan. Alsook welke domeinen het meest aangetast zijn na een beroerte en of er een verband kon worden aangetoond tussen PROMIS en de mRS. Als laatste werd onderzocht of er een verband is tussen de acht PROMIS vragen en één algemene vraag per gezondheidsdomein. Resultaten: er werden 102 vragenlijsten geanalyseerd. Het gezondheidsdomein dat het sterkst is aangetast, is lichamelijk functioneren, gevolgd door vermogen om aandeel te hebben in sociale rollen en activiteiten. De minste aantasting werd gezien in het domein slaapstoornissen. Ook kon er worden aangetoond dat de mate van aantasting van de domeinen beïnvloed wordt door het niveau van de mRS. Patiënten die geen symptomen vertonen (mRS 0) scoren beter of hetzelfde als de algemene populatie voor alle domeinen van de gezondheid. Dit geldt ook voor patiënten waarbij er geen beperking maar wel symptomen aanwezig zijn (mRS 1), met uitzondering van het gezondheidsdomein lichamelijk functioneren. Voor de daaropvolgende niveaus van beperking (mRS 2, 3 en 4) werden er slechtere patiënt gerapporteerde uitkomsten waargenomen met een stijging van de mRS. Deze tendens werd vastgesteld in alle domeinen, behalve slaapstoornissen, maar gebeurde niet overal in dezelfde mate. Voor alle onderzochte gezondheidsdomeinen, met uitzondering van slaapstoornissen, kon er een correlatie tussen PROMIS en de mRS worden aangetoond. De sterkste correlatie werd gevonden tussen de mRS en het gezondheidsdomein lichamelijk functioneren. Het domein angst vertoonde de zwakste correlatie. Ten slotte kon er ook een sterke correlatie worden aangetoond tussen acht PROMIS vragen en één algemene vraag, per gezondheidsdomein. Conclusie: Tijdens deze studie werd aangetoond dat vele gezondheidsdomeinen aangetast zijn na het doormaken van een beroerte. Aangezien de mRS, een schaal die vaak wordt gebruikt in studies, gericht is op lichamelijk functioneren vonden we dat dit domein inderdaad het beste correleerde met de mRS. We toonden verder aan dat een aantal domeinen worden gemist wanneer men enkel gebruik maakt van de mRS. Het gebruik van PROMIS zal ervoor zorgen dat de gezondheidsstatus van de patiënt beter kan worden ingeschat en dat alle domeinen die aangetast zijn, hopelijk, voldoende aandacht krijgen tijdens de verdere zorg voor deze patiënten.
Choose an application
Doelen - Deze masterproef onderzoekt twee aspecten in de zorg aan CVA-patiënten in het UZ Leuven. CVA-patiënten worden bij aankomst in de Stroke Unit (SU) ingedeeld in tien revalidatieprofielen. Het eerste project bestaat erin om deze profielen vanuit beschikbare verpleegkundige gegevens te valideren. Een tweede project behandelt de druk op de bedcapaciteit in de SU door een wachtlijst voor het revalidatiecentrum Pellenberg (PB). Thuisrevalidatie voor een deel van de patiënten kan de druk verlagen. Dit nieuwe traject zal nodige middelen aan zorgverleners vragen. Methodologie - De data aangebracht door het UZ Leuven wordt voor het eerste project verwerkt en bekeken met een beschrijvende analyse. Hierbij gebeurt clusteranalyse en erna een classificatie van de profielen. Voor het tweede project wordt een DES-model opgebouwd. Dit wordt erna gevalideerd en geverifieerd. Tot slot worden verschillende scenario's met betrekking tot thuisrevalidatie uitgetest. Resultaten - Na verwerking van de data met revalidatieprofielen en verpleegkundige gegevens was er voor sommige profielen weinig data. De resultaten van clusteranalyse en classificatie waren niet beter dan willekeurig indelen. Er werden profielen samengenomen op medische basis om meer data te creëren. Dit toonde verbeterde resultaten. Clusteranalyse kon een duidelijk onderscheid maken tussen twee revalidatieprofielen. Wanneer twee profielgroepen geclassificeerd werden, werden daarbij ook nauwkeurigheidspercentages gehaald van meer dan 80%. Bij het DES-model kon de bedbezetting verlaagd worden met 14.5%. Dit was het geval bij een realistisch aandeel van de patiënten dat het nieuwe traject zou volgen. Voor dit traject werd eveneens een hoeveelheid middelen aan zorgverleners bepaald. Daarnaast werd het effect van mantelzorg onderzocht. Mantelzorg kon de nodige middelen aan kinesitherapeuten, ergotherapeuten, logopedisten en verpleegkundigen verlagen tot wel 50%. Een ander scenario toonde dat wanneer het aantal patiënten in de SU stijgt thuisrevalidatie dezelfde verlaging van de bedbezetting kan bereiken. Het niet beschikbaar zijn van psychologische zorg en logopedie verhoogde de bedbezetting opnieuw met 14%. Conclusie - In de toekomst moet er meer data voorzien worden om een grondige analyse te doen van de profielen. Zo kan uitsluitsel gegeven worden of meerdere profielen ook onderscheiden kunnen worden. Het is wel zeker dat er een sterkte in de verpleegkundige gegevens zit om minder profielen te onderscheiden. Thuisrevalidatie kan de druk op de bedbezetting duidelijk verlagen. Ook in de toekomst met meer patiënten. Mantelzorg kan een grote betekenis hebben om de nodige middelen aan zorgverleners te verlagen. Ook is het belangrijk dat er voldoende zorgverleners zijn om dit nieuwe traject te ondersteunen.
Choose an application
This master thesis investigates both retrospectively as prospectively the possible risk factors for the occurrence of epileptiform activity on an EEG after an out-of-hospital cardiac arrest and the possible association between this epileptiform activity, global hemodynamics and outcome after an out-of-hospital CA. Since there was only an association found between epileptiform activity and the presence of a shockable rhythm and BLS, this suggests that rather the pre-hospital no-flow time than the low-flow time is responsible for the occurrence of epileptiform activity after a cardiac arrest. Hemodynamic parameters such as mean arterial pressure, the time that a patient shows blood pressure values below 65 mmHg and above 85 mmHg seemed not be associated with the occurrence of epileptiform activity. We observed that the occurrence of (refractory) epileptiform activity is associated with significantly reduced survival and that this malign activity might worsen the brain damage. This latter finding is supported by the results of the analysis in which the evolution of the marker for neurological damage, Neuron Specific Enolase (NSE), is studied. These results show that patients who developed epileptiform activity on an EEG, have low values of NSE at baseline but that after 24 and 48 hours, the timeframe in which epileptiform activity occurs frequently, the NSE-values increase significantly. Besides the epileptiform activity, the presence of BLS, the presence of a shockable rhythm and a shorter period of time in which a patient showed blood pressure values below 65 mmHg, were also found to be independent predictors of survival.
Choose an application
Stroke is a leading cause of mortality and disability worldwide. Accurate and timely segmentation of damaged tissue on medical images is crucial for diagnosis, treatment, and prognosis. However, the current gold standard of manual delineation by medical experts for stroke segmentation is labor-intensive and prone to inter-rater variability. Deep learning-based convolutional neural networks (CNNs) offer a promising alternative for medical image segmentation. While CNNs have achieved expert-level performance in segmenting images from magnetic resonance imaging (MRI), their performance in computed tomography (CT) segmentation has been inconsistent and often inferior. In this work, we applied a CNN-based approach for lesion segmentation on both MRI and CT images. To evaluate our approach for CT, we used the inter-rater variability of two medical experts as a benchmark. We analyzed 199 diffusion-weighted images (DWI) from acute ischemic stroke patients (baseline or >24-hour follow-up) and 376 patients with 24-hour follow-up non-contrast CT (NCCT) imaging. Of the 376 NCCT images, 85 included two expert delineations and were used as an independent test set. Our study employed a U-Net architecture with 5-fold cross-validation during training. Evaluation metrics included the Dice coefficient, absolute volume error, Pearson correlation for predicted and ground truth infarct volumes, and Bland-Altman analysis. We compared our model's performance to the inter-rater variability in the 85 NCCT test images and quantified statistical differences using Bayesian analysis. The CNN-based segmentation in our study yielded a median Dice score of 0.66 (IQR=0.35), absolute volume error of 1.41 ml (IQR=4.52 ml), and a Pearson correlation in infarct volume of R=0.96 (CI=[0.95;0.98]) for the DWI dataset. In cross-validation for NCCT, we obtained a median Dice of 0.55 (IQR=0.44), absolute volume error of 3.77 ml (IQR=11.18 ml), and a Pearson correlation in infarct volume of R=0.80 (CI=[0.75;0.83]). On the NCCT test set, the raters displayed a median Dice score of 0.54 and absolute volume error of 3.34 ml. In comparison, the model had a median Dice score of 0.57 and absolute volume error of 2.41 ml with rater 1, and a median Dice score of 0.53 and absolute volume error of 3.85 ml with rater 2. The Bayesian analysis provided moderate to strong evidence supporting the null hypothesis, indicating no difference in agreement scores. Our CNN-based segmentation demonstrated satisfactory overall performance. Particularly for NCCT, our scores were competitive with the state-of-the-art and showed non-inferior performance compared to human experts. These findings underscore the potential of CNN-based segmentation in assisting medical professionals and enhancing the accuracy and efficiency of stroke assessments. Moreover, to bridge the divide between research and practical implementation, we have developed a user-friendly graphical user interface within the DeepVoxNet2 framework, enabling the generation of new segmentation predictions.
Choose an application
In dit onderzoek is de effectiviteit van een mobile stroke unit (MSU) in UZ Leuven voor patiënten met een ischemische beroerte in OVB ingeschat. Daartoe is een discrete event simulatie in simevents ontworpen. Om deze simulatie op te bouwen zijn vijf datasets van UZ Leuven gebruikt. Waar deze niet volstonden is beroep gedaan op de literatuur. Een aantal omgevingsfactoren zijn aangepast om het effect op de effectiviteit van de MSU te bestuderen. De drieminutenregel heeft een overheersende impact. Wanneer de drieminutenregel geldig is, is de MSU enkel in de directe omgeving van UZ Leuven werkzaam, waar zijn invloed het kleinst is. De performantie van de MSU wordt dan met 82.9% gereduceerd. De implementatie van een verbeterd algoritme voor CVA herkenning bij de nooddispatch kan de sensitiviteit en de specificiteit van de nooddispatch verhogen. Dit verhoogt de effectiviteit van de MSU met 17.9%. Een verlaging van de sensitiviteit en specificiteit met 25% verlaagt de effectiviteit met 30.6%. Een verlaging met 50% reduceert de effectiviteit met 60.3%. Een stijging met 50% van de door-to-treatment tijd en de door-to-door tijd in de perifere ziekenhuizen verhoogt de performantie van de MSU met respectievelijk 5.6% en 12.1%. Wanneer de MSU 24/7 operatief wordt gehouden, worden 34% meer patiënten opgevangen. De opleiding van een specifiek team voor de MSU heeft daarentegen nauwelijks meer activiteit tot gevolg. Er is dus geen bemanningstekort. De tijd tussen eerste contact met de nooddiensten en tPA behandeling is voor patiënten in de MSU tussen 43.4 en 53.7 minuten. Dit is een verbetering van 33.8 tot 45.9 minuten. In een worst case scenario wordt slechts 3.5% van de CVA patiënten in OVB door de MSU opgevangen. De verbetering in kans op goede uitkomst door de MSU is dan slechts 0.026%. In een best case scenario vangt de MSU 34.9% van de CVA patiënten op. De verbetering in kans op goede uitkomst is dan 0.484%. In een average case scenario vangt de MSU 14.8% van de CVA patiënten op met een verbetering in kans op goede uitkomst van 0.313%. De effectiviteit van de MSU is dus sterk afhankelijk van de omstandigheden waarin hij operatief is. Wanneer het werkgebied van de MSU niet beperkt is tot OVB, rijdt de MSU uit tot aan de werkgebieden van andere ziekenhuizen die gespecialiseerde zorg voor CVA patiënten aanbieden. De verbeteringen veroorzaakt door de MSU zijn dan kleiner, maar de bevolking die bereikt wordt is 25.9% groter.
Choose an application
Choose an application
Introduction: Cerebral amyloid angiopathy (CAA) is a frequent cause of lobar intracerebral hemorrhage (ICH). The gold standard for diagnosis is postmortem pathologic examination. Cerebral imaging with computer tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) can be suggestive for CAA. In this study we investigated the use of nuclear imaging in CAA. Methods: Retrospective analysis of a monocentric study was conducted where Pittsburgh compound B (PiB) positron emission tomography (PET) was performed in 45 patients who were hospitalized because of lobar intracerebral hemorrhage (ICH) and a PiB PET could be performed in the follow-up. PiB PET images were visually classified as suggestive for CAA (sCAA) and non-suggestive for CAA (nCAA). Results: PiB PET images of 27 (60%) patients were classified as sCAA and these were older (75 years,standarddeviation (SD) 11 years) compared to 18 patients with nCAA PiB PET images (64 years, SD 10years). Cerebral structural imaging in the sCAA group showed more frequent parietal and/or frontal localization of the ICH, more cortical superficial siderosis and cortical microbleeds and tendency to more pronounced white matter disease. The modified Boston criteria in this cohort reached a sensitivity/specificity of 93%/39% compared to PiB PET. VOI and voxel-based analysis referenced to the pons were more discriminating between sCAA and nCAA PiB PET than cerebellum. Conclusion: Patients with lobar ICH and sCAA are older and have specific characteristics on cerebral imaging compared to patients with lobar ICH and nCAA. The role of PiB PET (referenced to the pons) for diagnosis of CAA has to be validated against pathologic postmortem diagnosis in further prospective research.
Choose an application
To date, alteplase (tPA) is the only approved treatment for acute ischemic stroke (AIS) within 4.5h of symptom onset in patients meeting all criteria for intravenous thrombolysis. However, previous studies investigating different thrombolytics showed promising results with tenecteplase (TNK). This is a genetically modified tissue plasminogen activator with pharmacological advantages like higher fibrin affinity, longer half-life and more resistance to plasminogen activator inhibitor-1 compared to tPA. This permits a single bolus injection leading to a more convenient administration. This review will first determine the optimal dose of TNK and then compare it to tPA with excellent functional outcome after 90 days as the primary outcome. In addition, neurological improvement, successful recanalization, rate of symptomatic intracranial hemorrhage and 90-day mortality will also be examined. The search for studies was conducted in PubMed and Embase in November 2022, filtered for English-language randomized controlled trials. TNK and AIS were used as MeSH terms which led to 10 randomized controlled trials testing different doses of TNK from 0.1mg/kg up to 0.4mg/kg compared to standard dose (typically 0.9mg/kg) tPA. Our data suggests TNK at a dose of 0.25mg/kg is as effective as tPA dosed at 0.9mg/kg for treatment of AIS, without major safety risks. Furthermore, we saw how TNK could lead to a higher rate of recanalization in patients suffering from large vessel occlusion that might subsequently improve functional outcome. Although more evidence from large-scale RCTs is required to support this hypothesis.
Choose an application
Introduction Neurological injury after cardiac arrest remains an important cause of mortality and morbidity. Current European resuscitation council (ERC) guidelines recommend using a multimodal approach to predict poor neurological outcome in patients with a Glasgow motor score < 4 at 72h. Prediction of good neurological outcome remains challenging. We aimed to evaluate to what extent neurological predictor variables are being systematically collected without an in-house protocol in UZ Leuven. We then assessed the performance of the current ERC multivariable model in predicting poor neurological outcome in our patient population. As an exploratory analysis we assessed other independent predictor variables for added value of both good and bad neurological outcomes. Methods We included cardiac arrest patients admitted to UZ Leuven between February 1st, 2018, and May 31st, 2021. We noted if pupil and corneal reflexes, serum neuron-specific enolase (NSE), computed tomography of the brain (CT), electroencephalogram (EEG) background activity and reactivity, and somatosensory evoked potentials (SSEP) were collected within adequate time intervals in patients with a motor score < 4. We calculated the sensitivity and specificity for predicting bad neurological outcome based on the presence of 2 or more poor neurological predictors. Sensitivity and specificity confidence intervals were estimated using the Wilson score interval. We calculated receiver operating curves (ROC) for predicting good neurological outcome based on the best motor score when frequently tested, and EEG background activity and reactivity. Areas under the curve (AUC) were compared using Delong’s test. Outcome at 6 months was scored using the Cerebral Performance Category Score (CPC 1-5). Results We included 88 cardiac arrest patients of whom 39 had a good outcome (CPC 1-2), 2 had a CPC of 3, and 47 had a bad outcome (CPC 4-5). Forty-two patients (47.7%) had a motor score of < 4 at 72h. Out of these 42 patients, within desired time intervals, corneal and pupil reflexes were tested in 24 patients (57.2%), SSEPs were performed in 24 patients (57.2%), an EEG was performed in 26 patients (62.0%), NSE was measured at 48-72h in 25 patients (59.5%), and 21 patients (50.0%) underwent a CT of the brain. Only 5 patients (12.0%) underwent all clinical and technical examinations. The motor score was tested every 3 hours on average in the ICU. Prediction of good neurological outcome using the best motor score at 0-120h and 72-120h had an AUC of 0.87 (C.I. 0.79-0.94) and 0.89 (C.I. 0.82-096) respectively. Adding EEG background activity and reactivity did not outperform motor score alone. Conclusion In this study, we described a clear need for a robust and mandatory protocol to predict neurological outcome after cardiac arrest. In addition, we explored the added value of frequent testing of the motor response as a reliable neurological predictor and observed a promising predictive performance. Our results need to be validated in a prospective study.