Mechanical thrombectomy with the Solitaire stent: is there a learning curve in achieving rapid recanalization times?
Notice bibliographique
Résumé
METHODS: In acute ischemic stroke, good outcome following successful recanalization is time dependent. In patients undergoing endovascular therapy at our institution, recanalization times with the Solitaire stent were retrospectively evaluated to assess for the presence of a learning curve in achieving rapid recanalization. METHODS: We reviewed patients who presented to our stroke center and achieved successful recanalization with the Solitaire stent exclusively. Time intervals were calculated (CT to angiography arrival, angiography arrival to groin puncture, groin puncture to first deployment, and deployment to recanalization) from time stamped images and angiography records. Patients were divided into three sequential groups, with overall CT to recanalization time and subdivided time intervals compared. RESULTS: 83 patients were treated with the Solitaire stent from May 2009 to February 2012. Recanalization (Thrombolyis in Cerebral Infarction score 2A) occurred in 75 (90.4%) patients. CT to recanalization demonstrated significant improvement over time, which was greatest between the first 25 and the most recent 25 cases (161-94 min; p<0.01). The maximal contribution to this was from improvements in first stent deployment to recanalization time (p=0.001 between the first and third groups), with modest contributions from moving patients from CT to the angiography suite faster (p=0.02 between the first and third groups) and from groin puncture to first stent deployment (p=0.02 between the first and third groups). CONCLUSIONS: There is a learning curve involved in the efficient use of the Solitaire stent in endovascular acute stroke therapy. Along with improvements in patient transfer to angiography and improved efficiency with intracranial access, mastering this device contributed significantly towards reducing recanalization times.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».