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Enregistrement W2765424284 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.176

Abstract 176: HERMES: Collaterals at Angiography Guide Clinical Outcomes

2017· article· en· W2765424284 sur OpenAlexaff
David S. Liebeskind, Tudor G. Jovin, Charles B.L.M. Majoie, Peter Mitchell, Luís San Román, Bruce Campbell, Wim H. van Zwam, Bijoy K. Menon, Jeffrey L. Saver, Phil White, Michael D. Hill, Keith W. Muir, Andrew M. Demchuk, Diederik W.J. Dippel, Antoni Dávalos, Scott Brown, Mayank Goyal

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCollateral circulationAngiographyStroke (engine)RadiologyOcclusionInternal medicineObservational studyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Collateral circulation is a key factor in the pathophysiology of ischemic stroke. We conducted detailed analyses of angiography acquired immediately prior to endovascular therapy in the HERMES collaboration of recent landmark thrombectomy trials to determine predictors of collateral status and assess impact on clinical outcomes. Methods: The HERMES Imaging Core, blind to all other clinical and imaging data, independently interpreted conventional angiography acquired immediately prior to endovascular therapy. Collaterals were graded with the ASITN scale, based on available data for the site of arterial occlusion defined on initial injections. The statistical core analyzed the association of collateral grade with demographics, baseline NIHSS, site of arterial occlusion and clinical outcomes of day 90 mRS. Results: Angiography of collaterals was available in 376/605 (62%), including ASITN grades 0 in 7 (2%), 1 in 40 (10%), 2 in 182 (48%), 3 in 129 (34%) and 4 in 18 (5%). Elevated blood glucose (p=0.011) and diabetes (p=0.048) were associated with worse collateral grades, but age and NIHSS were unrelated. Better collateral grade was strongly associated with the degree of subsequent TICI reperfusion (p<0.001). The limited numbers of symptomatic intracranial hemorrhage (14/376 or 3.7%) or parenchymal hematomas (18/376 or 4.8%) precluded analysis of association with collateral status. Collaterals had strong impact on mRS shift from baseline to 90 days (p<0.001). Multivariable regression revealed that better collateral status was a potent determinant (OR 1.37 per grade, p=0.028) of outcomes, equivalent to 4.5 points of NIHSS and 14 years of age in terms of impact on mRS outcomes. Conclusions: Collaterals at angiography were a potent determinant of clinical outcomes in recent landmark thrombectomy trials.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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