Impact of Hyperglycemia According to the Collateral Status on Outcomes in Mechanical Thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose— Understanding the influence of hyperglycemia on outcomes in terms of the pretreatment collateral status might contribute to the achievement of case-specific glucose management in acute ischemic stroke. We sought to investigate whether the glucose level can influence the pretreatment collateral status and functional outcomes of endovascular thrombectomy in acute ischemic stroke and whether the impact of hyperglycemia on outcomes can be modified by the pretreatment collateral status. Methods— We analyzed the Triple-S database, which includes individual patient data pooled from 3 prospective Solitaire stent retriever studies (SWIFT [Solitaire With the Intention for Thrombectomy], SWIFT PRIME [SWIFT as Primary Endovascular Treatment], and STAR [Solitaire Flow Restoration Thrombectomy for Acute Revascularization]). Patients were eligible if they had acute ischemic stroke with moderate to severe neurological deficits, harbored angiographically confirmed large vessel occlusion, and were treatable by endovascular thrombectomy within 8 hours of onset. Pretreatment catheter angiograms were scored for collateral grades by a core imaging laboratory. The main outcome was 3-month good outcome (modified Rankin Scale score of 0–2). Results— Angiographic data on collaterals were available in 309 patients (age, 67±12 years; glucose, 131±55 mg/dL). Overall, the glucose level at presentation was not associated with pretreatment collateral status but was significantly lower in patients with a good outcome at 90 days (124 versus 140 mg/dL). Collateral grades modified the effect of glucose on good outcomes at 90 days ( P int =0.03). Among patients with poor collaterals (collateral grades, 0–2), higher glucose levels did not alter the outcome, whereas among patients with good collaterals (3–4), higher glucose levels reduced the likelihood of a good outcome at 90 days (per 10 mg/dL increase: odds ratio, 0.81; 95% CI, 0.69–0.95). Conclusions— Our study revealed that higher glucose levels reduce the likelihood of a good outcome among patients with good collaterals, but their effects on the outcome are less significant for patients with poor collaterals. The results suggest that good collaterals at presentation may be targets for more intensive glucose control and future studies relating to glucose management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».