Predictors of good outcome after intravenous tPA for acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thrombolytic therapy for acute ischemic stroke with IV alteplase is increasingly well established in North America but not elsewhere. Baseline factors that altered the response to alteplase were not identified by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke tPA Stroke Study Group. METHODS: The authors gathered information from centers in the United States, Canada, and Germany on 1,205 patients with acute ischemic stroke treated with IV alteplase. The purpose was to identify independent factors that were predictive of good outcome using multivariable logistic regression modelling. The modified Rankin Scale score was dichotomized into good outcome (mRS 0 to 1) and poor outcome (mRS >1) as the primary outcome measure. RESULTS: In relative order of decreasing magnitude, milder baseline stroke severity, no history of diabetes mellitus, normal CT scan, normal pretreatment blood glucose level, and normal pretreatment blood pressure were independent predictors of good outcome among patients treated with IV alteplase for acute ischemic stroke. Confounding was observed among history of diabetes mellitus, CT scan appearance, baseline serum glucose level, and blood pressure, suggesting important relationships among these variables. CONCLUSIONS: Several factors were independently predictive of good outcome among patients with acute ischemic stroke treated with alteplase. These results require further confirmation before clinical implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».