Improving the Predictive Accuracy of Recanalization on Stroke Outcome in Patients Treated With Tissue Plasminogen Activator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although early recanalization is a powerful predictor of stroke outcome after thrombolysis, some stroke patients remain disabled despite tissue plasminogen activator (tPA)-induced recanalization. Therefore, we sought to investigate whether the predictive accuracy of early recanalization on stroke outcome is improved when combined with clinical and radiological information. METHODS: We evaluated 177 patients with nonlacunar strokes in the middle cerebral artery (MCA) treated with intravenous tPA who were followed up during 3 months. Transcranial Doppler monitoring of recanalization was conducted during the first hours after tPA administration. The relative contribution of clinical, transcranial Doppler, and radiological information on stroke outcome was evaluated. We used logistic regression to derive a predictive model for good outcome (modified Rankin Scale score < or =2) after thrombolysis. RESULTS: Median National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score before tPA was 16. At 3 months, 87 patients (49.2%) became functionally independent (modified Rankin Scale score < or =2). In a logistic regression model, degree of recanalization within 300 minutes (P<0.001), proximal MCA occlusion (P<0.001), baseline NIHSS score (P=0.0013), systolic blood pressure (P=0.0116), and early ischemic changes on CT (P=0.0253) independently predicted outcome at 3 months. A 5-item score was developed on the basis of the factors significantly associated with stroke outcome in the logistic regression (total score range, 0 to 7). The likelihood of good outcome at 3 months was 0.82 (95% CI, 0.72 to 0.92) in patients who scored 0 to 2, 0.51 (95% CI, 0.36 to 0.66) in those who scored 3 to 4, and 0.15 (95% CI, 0.05 to 0.25) in those who scored 5 to 7 points. CONCLUSIONS: The combination of clinical, radiological, and hemodynamic information predicts with a high accuracy long-term stroke outcome during or shortly after intravenous tPA administration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».