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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».