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Enregistrement W1573673172 · doi:10.1155/2015/403726

Predictors of a Good Outcome after Endovascular Stroke Treatment with Stent Retrievers

2015· article· en· W1573673172 sur OpenAlex
Özcan Özdemir, Semih Gıray, Zülfikar Arlıer, Demet Funda Baş, Yusuf İnanç, Ertuğrul Çolak

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Scientific World JOURNAL · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleStroke (engine)StentGroinDiabetes mellitusRetrospective cohort studySurgeryClinical trialRandomized controlled trialSolitaire Cryptographic AlgorithmInternal medicineIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Successful recanalization after endovascular stroke therapy (EVT) did not translate into a good clinical outcome in randomized trials. The goal of the study was to identify the predictors of a good outcome after mechanical thrombectomy with stent retrievers. METHODS: A retrospective analysis of a prospectively collected database included consecutive patients treated with stent retrievers. We evaluated the influence of risk factors for stroke, baseline NIHSS score, Alberta Stroke Program Early CT (ASPECT) score, recanalization rate, onset-to-recanalization and onset-to-groin puncture time, and glucose levels at admission on good outcomes. The number of stent passes during procedure and symptomatic hemorrhage rate were also recorded. A modified Rankin Scale (mRS) score of 0-2 at 90 days was considered as a good outcome. RESULTS: From January 2011 to 2014, 70 consecutive patients with an acute ischemic stroke underwent EVT with stent retrievers. The absence of a medical history of diabetes was associated with good outcomes. Apart from diabetes, the baseline demographic and clinical characteristics of patients were similar between subjects with poor outcome versus those with good outcomes. Median time from onset to recanalization was significantly shorter in patients with good outcomes 245 (IQR: 216-313 min) compared with poor outcome patients (315 (IQR: 240-360 min); P = 0.023). Symptomatic intracranial hemorrhage was observed in eight (21.6%) of 37 patients with poor outcomes and no symptomatic hemorrhage was seen in patients with good outcomes (P = 0.006). In multivariate stepwise logistic regression analysis, a favorable ASPECT score (ASPECT > 7) and successful recanalization after EVT were predictors of good outcomes. Every 10-year increase was associated with a 3.60-fold decrease in the probability of a good outcome at 3 months. The probability of a good outcome decreases by 1.43-fold for each 20 mg/dL increase in the blood glucose at admission. CONCLUSION: To achieve a good outcome after EVT with stent retrievers, quick and complete recanalization and better strategies for patient selection are warranted. We need randomized trials to identify the significance of tight blood glucose control in clinical outcome during or after EVT.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle