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Enregistrement W2130503620 · doi:10.1136/neurintsurg-2014-011351

Pittsburgh Response to Endovascular therapy (PRE) score: optimizing patient selection for endovascular therapy for large vessel occlusion strokes

2014· article· en· W2130503620 sur OpenAlexaboutno aff
Srikant Rangaraju, Amin Aghaebrahim, Christopher Streib, Chung-Huan J. Sun, Marc Ribó, Marián Muchada, Raul G. Nogueira, Michael Frankel, Rishi Gupta, Ashutosh P. Jadhav, Tudor G. Jovin

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStryker
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleCohortLogistic regressionStroke (engine)QuartileInternal medicineOcclusionPhysical therapyIschemic strokeConfidence intervalIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Endovascular therapy seems to benefit a subset of patients with large vessel occlusion strokes. We aimed to develop a clinically useful tool to identify patients who are likely to benefit from endovascular therapy. METHODS: In a derivation cohort of consecutively treated patients with anterior circulation large vessel occlusion (Grady Memorial Hospital, N=247), independent predictors (p<0.1) of good outcome (90-day modified Rankin scale score (mRS) 0-2) were determined using logistic regression to derive the Pittsburgh Response to Endovascular therapy (PRE) score as a predictor of good outcome. The PRE score was validated in two institutional cohorts (University of Pittsburgh Medical Center (UPMC): N=393; Unitat d'Ictus Vall d'Hebron: N=204) and its discriminative power for good outcome was compared with other validated tools. Benefit of successful recanalization was assessed in PRE score groups. RESULTS: Independent predictors of good outcome in the derivation cohort (age, baseline National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score and Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS)) were used in the model: PRE score=age (years)+2×NIHSS-10 × ASPECTS. PRE score was highly predictive of good outcome in the derivation cohort (area under the curve (AUC)=0.79) and validation cohorts (UPMC: AUC=0.79; UIVH: AUC=0.72) with comparable rates of good outcome in all PRE risk quartiles. PRE was superior to Totaled Health Risks In Vascular Events (THRIVE) (p=0.03) and Stroke Prognostication using Age and NIHSS (SPAN) (p=0.007), with a trend towards superiority to Houston Intra-Arterial Therapy 2 (HIAT2) (p=0.06) and iSCORE (p=0.051) in predicting good outcomes. Better outcomes were associated with successful recanalization in patients with PRE scores -24 to +49 but not in patients with PRE scores <-24 or ≥ 50. CONCLUSIONS: The PRE score is a validated tool that predicts outcomes and may facilitate patient selection for endovascular therapy in anterior circulation large vessel occlusions.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations74
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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