Abstract 128: TICI Reperfusion in HERMES: Success in Endovascular Stroke Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Successful revascularization after endovascular therapy for acute ischemic stroke is measured by TICI score, yet variability exists in scale definitions and use. We examined the degree of reperfusion and association with outcomes in the HERMES collaboration of recent endovascular trials. Methods: An independent reader of the HERMES Imaging Core, blind to all other data, evaluated the angiography of subjects treated with endovascular therapy in HERMES. A battery of various TICI scores (mTICI, oTICI, oTICI2C) was used to define reperfusion of the initial target occlusion on noninvasive imaging (ITO) and conventional angiography (CATO). Statistical analyses examined all TICI reperfusion metrics and correlation with clinical outcomes. Results: Angiography of 593 subjects was analyzed, including ITO (124 ICA, 413 M1, 47 M2) and CATO (161 ICA, 329 M1, 62 M2). Across the entire scale range (0-3), the mTICI (AUC 0.61), oTICI (AUC 0.61) and oTICI2C (AUC 0.62) revealed similar ROC characteristics (p=0.450) in discriminating that more reperfusion is associated with better clinical outcomes. Using oTICI2C (3=100%, 2C=90-99%, o2B=67-89%, m2B=50-66%) of CATO, there were 44 TICI 3 (8%), 125 TICI 2C (22%), 178 TICI o2B (32%), 80 TICI m2B (14%), 85 TICI 2A (15%), 15 TICI 1 (3%) and 35 TICI 0 (6%). mRS shift analyses from baseline to 90 days revealed increasing TICI grades were linked with better outcomes (Figure), with significant distinctions of m2B vs. 2C (p=0.023) and all 2B combined vs. 3 (p=0.045). Conclusions: The benefit of endovascular therapy in HERMES was strongly associated with increasing degrees of TICI reperfusion. The oTICI2C metric reveals important distinctions in clinical outcomes that should be used in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».