The impact of lesion side on acute stroke treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only a small percentage of patients with acute stroke are treated with recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA). OBJECTIVE: To investigate why patients with right-hemisphere strokes seem at high risk of not receiving rt-PA. METHODS: This study includes two phases. Phase 1: the authors compared demographic, clinical, and outcome measures between patients with right- and left-hemisphere strokes in the rt-PA Registry of Southwestern Ontario (RSWO); Phase 2: the authors tested the hypotheses generated in Phase 1 using the Registry of the Canadian Stroke Network (RCSN). A multiple logistic analysis was applied to detect independent predictors of rt-PA administration. RESULTS: Phase 1: of 179 rt-PA-treated patients, 39% had right-hemisphere syndrome. Patients with right-hemisphere strokes had a longer hospital stay (15 vs 9 days; p = 0.03). Phase 2: of 990 stroke patients in the RCSN, 505 (51%) had a right- and 485 (49%) a left-hemisphere syndrome. Of 110 rt-PA-treated patients, 37 (34%) had a right-hemisphere syndrome (p = 0.0001). Negative independent predictors of rt-PA administration were right-hemisphere stroke (OR, 0.55; CI: 0.31 to 0.96; p = 0.037), onset-to-emergency department time (OR, 0.99; CI 0.98 to 0.99; p = 0.04), and CNS score (OR, 0.78; CI 0.71 to 0.86; p < 0.0001). Neglect predicted rt-PA administration (OR, 2.32; CI 1.29 to 4.16; p = 0.004). CONCLUSIONS: Patients with right-hemisphere strokes are 45% less likely to be treated with recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA) compared to patients with left-hemisphere strokes. The presence of neglect confers a twofold increased likelihood of rt-PA administration. Prehospital delay and lack of standardized scores for the neglect syndrome may limit accessibility of patients with right-hemisphere stroke to thrombolysis.
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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 | 0,000 |
| 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 ».