Real-World Effectiveness of Intravenous Stroke Thrombolysis is more than the Expectation of Practicing Neurologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of the study was to compare the actual results of intravenous thrombolytic therapy (IVTT) in acute ischemic stroke with results anticipated by neurologists in practice. METHODS: Neurologists practicing in Thrissur metropolitan region, covering a population of 1.8 million, were telephonically surveyed about the number of yearly IVTT and their expert opinion/comment about effects of thrombolysis. This was compared with the results of IVTT from a single institution in the same region from 2012 to 2016. RESULTS: Eight neurologists in the region give approximately 140-150 IVTT per year. Nearly 20%-40% (median 32%) patients have good outcome, 5%-10% (median 9%) have intracerebral hematoma (ICH), and 25%-35% (median 30%) have death/bad outcome. Two neurologists from a tertiary care hospital in the region treated 122 cases of ischemic strokes with IVTT from 2012 to 2016. Age ranged from 8 to 88 years and 88 were males. Average delay in reaching hospital was 138.1 min and the door-to-needle time was 56.3 min. There were 26 cases of posterior-circulation strokes and 14 cases of cardioembolic strokes. At presentation, average National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) was 14.7; Modified Rankin Scale (mRS) 0.4; and CT Alberta Stroke Program Early Computerized Tomography Scores was 9.5. Good and sustained benefit (GSB) (>4 reduction in NIHSS at 24 h and 7 days) was there in 49% and no improvement (NI)/worsening in 36%. mRS 0-2 at discharge/30 days was documented in 57.3%. Symptomatic ICH was 10% (12/122) and mortality rate was 11.5% (14/122). GSB in posterior circulation strokes was 69.2% and NI/worsening in only 7.7%. mRS was 0-2 in 77% of posterior circulation strokes. CONCLUSION: Contrary to the popular belief of the practicing neurologists, IVTT has a high percentage of good outcome with a reasonable bleeding risk and low rates of absolute futility.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».