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Enregistrement W2149731197 · doi:10.1001/jamaneurol.2015.3106

Risks and Benefits Associated With Prestroke Antiplatelet Therapy Among Patients With Acute Ischemic Stroke Treated With Intravenous Tissue Plasminogen Activator

2015· article· en· W2149731197 sur OpenAlexaff
Ying Xian, Jerome J. Federspiel, Maria V. Grau‐Sepulveda, Adrian F. Hernandez, Lee H. Schwamm, Deepak L. Bhatt, Eric E. Smith, Mathew J. Reeves, Laine Thomas, Laura Webb, Janet Prvu Bettger, Daniel T. Laskowitz, Gregg C. Fonarow, Eric D. Peterson

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Internal medicineOdds ratioTissue plasminogen activatorModified Rankin ScaleCardiologyIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Intravenous tissue plasminogen activator (tPA) is known to improve outcomes in ischemic stroke; however, many patients may have been receiving antiplatelet therapy before acute ischemic stroke and could face an increased risk for bleeding when treated with tPA. OBJECTIVE: To assess the risks and benefits associated with prestroke antiplatelet therapy among patients with ischemic stroke who receive intravenous tPA. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This observational study used data from the American Heart Association and American Stroke Association Get With the Guidelines-Stroke registry, which included 85 072 adult patients with ischemic stroke who received intravenous tPA in 1545 registry hospitals from January 1, 2009, through March 31, 2015. Data were analyzed during the same period. EXPOSURES: Prestroke antiplatelet therapy before tPA administration for acute ischemic stroke. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Symptomatic intracranial hemorrhage (sICH), in-hospital mortality, discharge ambulatory status, and modified Rankin Scale score (range, 0 [no symptoms] to 6 [death]). RESULTS: Of the 85 072 registry patients, 38 844 (45.7%) were receiving antiplatelet therapy before admission; 46 228 patients (54.3%) were not. Patients receiving antiplatelet therapy were older (median [25th-75th percentile] age, 76 [65-84] vs 68 [56-80] years) and had a higher prevalence of cardiovascular risk factors. The unadjusted rate of sICH was higher in patients receiving antiplatelet therapy (5.0% vs 3.7%). After risk adjustment, prior use of antiplatelet agents remained associated with higher odds of sICH compared with no use (adjusted odds ratio [AOR], 1.18 [95% CI, 1.10-1.28]; absolute difference, +0.68% [95% CI, 0.36%-1.01%]; number needed to harm [NNH], 147). Among patients enrolled on October 1, 2012, or later, the highest odds (95% CIs) of sICH were found in 15 116 patients receiving aspirin alone (AOR, 1.19 [1.06- 1.34]; absolute difference [95% CI], +0.68% [0.21%-1.20%]; NNH, 147) and 2397 patients receiving dual antiplatelet treatment of aspirin and clopidogrel (AOR, 1.47 [1.16-1.86]; absolute difference, +1.67% [0.58%-3.00%]; NNH, 60). The risk for in-hospital mortality was similar between those who were and were not receiving antiplatelet therapy after adjustment (8.0% vs 6.6%; AOR, 1.00 [0.94-1.06]; nonsignificant absolute difference, -0.01% [-0.37% to 0.36%]). However, patients receiving antiplatelet therapy had a greater risk-adjusted likelihood of independent ambulation (42.1% vs 46.6%; AOR, 1.13 [1.08-1.17]; absolute difference, +2.23% [1.55%-2.92%]; number needed to treat, 43) and better functional outcomes (modified Rankin Scale score, 0-1) at discharge (24.1% vs 27.8%; AOR, 1.14; 1.07-1.22; absolute difference, +1.99% [0.78%-3.22%]; number needed to treat, 50). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among patients with an acute ischemic stroke treated with intravenous tPA, those receiving antiplatelet therapy before the stroke had a higher risk for sICH but better functional outcomes than those who were not receiving antiplatelet therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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