Impact of balloon guide catheter on technical and clinical outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Flow arrest with balloon guide catheters (BGCs) is becoming increasingly recognized as critical to optimizing patient outcomes for mechanical thrombectomy. We performed a systematic review and meta-analysis of the literature for studies that compared angiographic and clinical outcomes for patients who underwent mechanical thrombectomy with and without BGCs. MATERIALS AND METHODS: In April 2017 a literature search on BGC and mechanical thrombectomy for stroke was performed. All studies included patients treated with and without BGCs using modern techniques (ie, stent retrievers). Using random effects meta-analysis, we evaluated the following outcomes: first-pass recanalization, Thrombolysis In Cerebral Infarction (TICI) 3 recanalization, TICI 2b/3 recanalization, favorable outcome (modified Rankin Scale (mRS) 0-2), mortality, and mean number of passes and procedure time. RESULTS: Five non-randomized studies of 2022 patients were included (1083 BGC group and 939 non-BGC group). Compared with the non-BGC group, patients treated with BGCs had higher odds of first-pass recanalization (OR 2.05, 95% CI 1.65 to 2.55), TICI 3 (OR 2.13, 95% CI 1.43 to 3.17), TICI 2b/3 (OR 1.54, 95% CI 1.21 to 1.97), and mRS 0-2 (OR 1.84, 95% CI 1.52 to 2.22). BGC-treated patients also had lower odds of mortality (OR 0.52, 95% CI 0.37 to 0.73) compared with non-BGC patients. The mean number of passes was significantly lower for BGC-treated patients (weighted mean difference -0.34, 95% CI-0.47 to -0.22). Mean procedure time was also significantly shorter for BGC-treated patients (weighted mean difference -7.7 min, 95% CI-9.0to -6.4). CONCLUSIONS: Non-randomized studies suggest that BGC use during mechanical thrombectomy for acute ischemic stroke is associated with superior clinical and angiographic outcomes. Further randomized trials are needed to confirm the results of this study.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».