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Enregistrement W2760179282 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.atp60

Abstract TP60: Intravenous Thrombolysis For Patients With Reverse MRA-DWI Mismatch: SAMURAI And NCVC Rt-PA Registries

2013· article· en· W2760179282 sur OpenAlexaboutno aff
Yuki Sakamoto, Masatoshi Koga, Kazumi Kimura, Kazuyuki Nagatsuka, Satoshi Okuda, Kazuomi Kario, Yasuhiro Hasegawa, Yasushi Okada, Hiroshi Yamagami, Eisuke Furui, Jyoji Nakagawara, Yoshiaki Shiokawa, Takuya Okata, Junpei Kobayashi, Eijirou Tanaka, Kazuo Minematsu, Ḱazunori Toyoda

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisLogistic regressionStroke (engine)Internal medicineOcclusionSingle CenterNuclear medicineSurgeryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose: Characteristics of reverse MRA-DWI mismatch, defined as large DWI lesion despite absence of the major artery occlusion (MAO), remain unknown, especially in patients treated with IV rt-PA. This study aimed to clarify the frequency, associated factors, and outcomes of patients showing reverse MRA-DWI mismatch prior to IV rt-PA therapy. Methods: From the multicenter (SAMURAI) and additional single-center (NCVC) rt-PA registries, patients with the MCA territorial stroke were included. Early ischemic changes (EIC) were assessed with the Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) on pretreatment DWI. MAO was defined as ICA or M1 occlusion on MRA. Patients were divided into 4 groups: the large-EIC match (LM) group (MAO, ASPECTS <7); the reverse mismatch (RMM) group (no MAO, ASPECTS <7); the conventional mismatch (CMM) group (MAO, ASPECTS ≧7); and the small-EIC match (SM) group (no MAO, ASPECTS ≧7). Outcomes included sICH per ECASS II criteria, and mRS 0-2 and death at 90 days. Multivariate backward stepwise logistic regression analysis was performed to identify independent clinical characteristics (demographic factors, risk factors, stroke subtypes by TOAST classification, and blood tests) associated with the reverse MRA-DWI mismatch and to compare the outcomes among the 4 groups. Results: Of the 486 patients (167 women, median age 74 years) enrolled, reverse MRA-DWI mismatch was observed in 24 (5%, RMM group); 108 belonged to LM, 161 to CMM, and 193 to SM groups. Among clinical characteristics, cardioembolism (RMM 92%, LM 76%, CM 69%, SM 49%) was only independently associated with the RMM group (OR 5.49, 95%CI 1.25-24.1). Median initial NIHSS score was 18 in RMM, 18 in LM, 13 in CMM, and 8 in SM (p<0.001). MRS 0-2 (RMM 54%, LM 19%, CMM 46%, SM 69%) was more common in the RMM than the LM group (OR 4.02, 95% CI 1.28-12.7). SICH (RMM 13%, LM 6%, CMM 2%, SM 2%) and death (RMM 8%, LM 12%, CMM 9%, SM 2%) were not different between the RMM and LM groups after multivariate analysis. Conclusion: Reverse MRA-DWI mismatch was observed in 5% of patients eligible for rt-PA. Cardioembolism was independently associated with reverse mismatch. Patients with reverse mismatch may benefit from thrombolysis, compared to those with extensive EIC with MAO.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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