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Enregistrement W2306275148 · doi:10.1136/neurintsurg-2015-012233

Impact of immediate post-reperfusion cooling on outcome in patients with acute stroke and substantial ischemic changes

2016· article· en· W2306275148 sur OpenAlexaboutno aff
Yang‐Ha Hwang, Ji-Su Jeon, Yong-Won Kim, Dong‐Hun Kang, Yong-Sun Kim, David S. Liebeskind

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CardiologyIschemic strokeInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In patients with acute stroke and an extensive ischemic burden at baseline, the prognosis is usually poor despite timely reperfusion. OBJECTIVE: To overcome universally poor outcomes in such patients, by applying immediate 'post-reperfusion cooling' in order to reduce reperfusion-related complications, and to describe the clinical and imaging characteristics. METHODS: Patients having (1) an acute anterior large vessel occlusive stroke within 4.5 h since last known well, (2) Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) ≤5 on baseline imaging, and (3) targeted temperature management with endovascular cooling after confirmed reperfusion were included in this study. RESULTS: Eighteen patients (mean±SD age 59.5±10.9 years, median National Institutes of Health Stroke Scale score of 17, and median ASPECTS of 3) were analyzed. Median lesion volumes at baseline and after treatment were 130.2 and 110.6 mL, respectively. Median time from onset to the start of hypothermia and hypothermia duration were 213 min and 51 h, respectively. Favorable outcome (modified Rankin Scale ≤2) at 3 months was observed in 10 (55.6%) patients. Symptomatic intracranial hemorrhage, malignant brain edema, and pneumonia were observed in 2, 6, and 8 patients, respectively. CONCLUSIONS: The use of post-reperfusion cooling as a rescue treatment in patients with substantial ischemia at baseline might improve clinical outcome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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