Impact of ASPECT scores and infarct distribution on outcomes among patients undergoing thrombectomy for acute ischemic stroke with the ADAPT technique
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the associations between Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) or distribution and sidedness of acute infarction and clinical outcomes following intervention with a direct aspiration first pass technique (ADAPT). METHODS: A review was performed of patients who had undergone thrombectomy with ADAPT for emergent large vessel occlusions of the middle cerebral artery (MCA) between December 2012 and May 2015. Preintervention CT scans were reviewed by a blinded radiologist to calculate ASPECTS and determine the distribution of infarction. Clinical outcomes were compared for subsets of patients depending upon ASPECTS and regional infarction distribution (cortical, subcortical, or both). RESULTS: One hundred and fifty-four patients (50% female, mean age 67) underwent thrombectomy using ADAPT for MCA emergent large vessel occlusion. The median presenting National Institute of Health Stroke Scale score was 15. Fifty-five per cent of patients had left-side occlusions. Similar good outcomes were achieved for patients with perfect and non-perfect ASPECTS (modified Rankin Scale (mRS) 0-2: 63% vs 51%, respectively; p=0.20). Similar outcomes were also achieved for patients with 'poor' ASPECTS (≤6) compared with those with ASPECTS >6 (mRS 0-2: 52% vs 53%, respectively; p=0.91). Regional distribution and sidedness of core infarction on preintervention CT also did not correlate with worse outcomes. CONCLUSIONS: Patients with moderate-sized core infarcts involving various distributions in either hemisphere can potentially achieve similar good outcomes compared with those with no core infarction at presentation. A treatment algorithm for acute ischemic stroke, which employs hardline ASPECTS thresholds or excludes patients with basal ganglia infarcts, might preclude patients who would potentially benefit from mechanical thrombectomy with ADAPT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».