eTICI reperfusion: defining success in endovascular stroke therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Revascularization after endovascular therapy for acute ischemic stroke is measured by the Thrombolysis In Cerebral Infarction (TICI) scale, yet variability exists in scale definitions. We examined the degree of reperfusion with the expanded TICI (eTICI) scale and association with outcomes in the HERMES collaboration of recent endovascular trials. METHODS: The HERMES Imaging Core, blind to all other data, evaluated angiography after endovascular therapy in HERMES. A battery of TICI scores (mTICI, TICI, TICI2C) was used to define reperfusion of the initial target occlusion defined by non-invasive imaging and conventional angiography. RESULTS: Angiography of 801 subjects was available, including 797 defined by non-invasive imaging (154 internal carotid artery (ICA), 583 M1, 60 M2) and 748 by conventional angiography (195 ICA, 459 M1, 94 M2). Among 729 subjects in whom the reperfusion grade could be established, using eTICI (3=100%, 2C=90-99%, 2b67=67-89%, 2b50=50-66%) of the conventional angiography target occlusion, there were 63 eTICI 3 (9%), 166 eTICI 2c (23%), 218 eTICI 2b67 (30%), 103 eTICI 2b50 (14%), 100 eTICI 2a (14%), 19 eTICI 1 (3%), and 60 eTICI 0 (8%). Modified Rankin Scale shift analyses from baseline to 90 days showed that increasing TICI grades were linked with better outcomes, with significant distinctions between TICI 0/1 versus 2a (p=0.028), 2a versus 2b50 (p=0.017), and 2b50 versus 2b67 (p=0.014). CONCLUSIONS: The benefit of endovascular therapy in HERMES was strongly associated with increasing degrees of reperfusion defined by eTICI. The eTICI metric identified meaningful distinctions in clinical outcomes and may be used in future studies and routine practice.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».