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Enregistrement W1591135012 · doi:10.1161/str.45.suppl_1.wmp6

Abstract W MP6: Pre-treatment Neuroimaging Is Critical to Identify Acute Stroke Patients With Large Infarcts Unlikely to Respond to Endovascular Therapy

2014· article· en· W1591135012 sur OpenAlexaff
Don Frei, Albert J. Yoo, Donald Heck, Frank R Hellinger, Vance McCollom, David Fiorella, Aquilla S Turk, Tim Malisch, Osama O. Zaidat, Michael J. Alexander, Tom Devlin, Elad I. Levy, Qaisar A. Shah, Ferdinand Hui, Mayank Goyal, Raj Ghodke, Ali Shaibani, Mark R. Harrigan, Tudor G. Jovin, Michael T. Madison, Zeshan A. Chaudhry, Ramón González, Leticia Barraza, Arani Bose, Siu Po Sit

Notice bibliographique

RevueStroke · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePenumbraStroke (engine)Acute strokeRevascularizationNeuroimagingClinical trialRadiologyNuclear medicineInternal medicineCardiologyMyocardial infarctionIschemiaTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The Penumbra START Trial was a multi-center, prospective trial with an aim of testing if core infarct size on pre-treatment neuroimaging predicts clinical response to IA stroke therapy. Presented herein are final results of this study. Methods: As prespecified, infarcts were trichotomized into small [lesion volume <50 cc (CTP, DWI) or ASPECTS 8-10 (CTA)], medium (volume 50-100 cc or ASPECTS 5-7) or large (volume >100 cc or ASPECTS 0-4). In total, 146 patients were enrolled at 27 centers, including 115 patients meeting study criteria. Core infarct volumes were tiered by ranking imaging results by DWI > CTP > CTA. Results: Mean age was 66. Median NIHSS score was 19. Overall rate of TICI 2b-3 revascularization was 71% (post vs pre-procedure p <0.0001). Forty-five percent of patients had a 90-day good outcome (mRS ≤2); 27% died. Core infarct volumes were 24% small, 52% medium and 24% large; the number of patients for each imaging modality was 5% DWI, 38% CTP and 57% CTA. In tiered volume analysis, the good outcome rate was 68% in small, 46% in medium and 17% in large infarcts ( p =0.0004), despite similar recanalization rates (74% small, 73% medium, 64% large, p =0.4186). Patients with large infarcts had significantly higher admission NIHSS ( p =0.00782). Within 24 hours of intervention, the procedural SAE rate was 22% in small, 27% in medium and 46% in large infarcts ( p =0.0497). Mortality and sICH rates also showed relationships with infarct volumes (11% small, 23% medium, 50% large, p =0.0011, and 4% small, 7% medium, 21% large, p =0.0245, respectively). Conclusion: Pre-treatment neuroimaging is important to identify patients with large infarcts who are less likely to have favorable outcomes and more likely to suffer mortality, sICH and procedural SAEs. These findings support the use of stringent imaging criteria in patient selection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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