Addition of Hyperacute MRI Aids in Patient Selection, Decreasing the Use of Endovascular Stroke Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The failure of recent trials to show the effectiveness of acute endovascular stroke therapy (EST) may be because of inadequate patient selection. We implemented a protocol to perform pretreatment MRI on patients with large-vessel occlusion eligible for EST to aid in patient selection. METHODS: We retrospectively identified patients with large-vessel occlusion considered for EST from January 2008 to August 2012. Patients before April 30, 2010, were selected based on computed tomography/computed tomography angiography (prehyperacute protocol), whereas patients on or after April 30, 2010, were selected based on computed tomography/computed tomography angiography and MRI (hyperacute MRI protocol). Demographic, clinical features, and outcomes were collected. Univariate and multivariate analyses were performed. RESULTS: We identified 267 patients: 88 patients in prehyperacute MRI period and 179 in hyperacute MRI period. Fewer patients evaluated in the hyperacute MRI period received EST (85 of 88, 96.6% versus 92 of 179, 51.7%; P<0.05). The hyperacute-MRI group had a more favorable outcome of a modified Rankin scale 0 to 2 at 30 days as a group (6 of 66, 9.1% versus 33 of 140, 23.6%; P=0.01), and when taken for EST (6 of 63, 9.5% versus 17 of 71, 23.9%; P=0.03). On adjusted multivariate analysis, the EST in the hyperacute MRI period was associated with a more favorable outcome (odds ratio, 3.4; 95% confidence interval, 1.1-10.6; P=0.03) and reduced mortality rate (odds ratio, 0.16; 95% confidence interval, 0.03-0.37; P<0.001). CONCLUSIONS: Implementation of hyperacute MRI protocol decreases the number of endovascular stroke interventions by half. Further investigation of MRI use for patient selection is warranted.
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 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 ».