Simplified selection criteria for patients with longer or unknown time to treatment predict good outcome after mechanical thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify simplified selection criteria for mechanical thrombectomy (MT) in longer and unknown time windows. METHODS: Patients with large vessel occlusion (LVO) in the anterior circulation who underwent MT between January 2014 and November 2017 were identified from the local registry. Patients were selected for analysis if they met the current guideline recommendation for MT treatment except for time window (HERMES-like) and were divided according to time they were last seen well (LSW): LSW <6 hours or LSW >6 hours before MT. The primary endpoint, good outcome, was modified Rankin scale score 0-2 on day 90. Safety outcomes were mortality on day 90 and symptomatic intracranial hemorrhage (sICH). Univariate and multivariate analysis were performed for good outcome in HERMES-like patients. RESULTS: In total, 752 patients were identified and 390 patients (51.9%) fulfilled the HERMES-like criteria. Despite differences in baseline parameters, more diffusion-weighted imaging (DWI) (43.9% vs 11.3%, p<0.001) and fewer cases of thrombolysis (32.7% vs 77%, p<0.001), patients LSW >6 hours (n=107) did not differ in the primary and secondary endpoints: good outcome (44.9% vs 44.9%, p=1.0), mortality (14% vs 15.2%, p=0.87), and sICH (5.6% vs 6%, p=1.0). After multivariate regression analysis, independent predictors of good outcome remained: age, OR=0.96 (95% CI 0.95 to 0.98); National Institutes of Health Stroke Scale score, OR=0.92 (95% CI 0.89 to 0.96); Alberta Stroke Programme Early CT Score (ASPECTS), OR=1.26 (95% CI 1.06 to 1.49); general anesthesia, OR=0.2 (95% CI 0.04 to 0.99), and successful recanalization, OR=12 (95% CI 4.7 to 30.5); but not treatment time and DWI or CT perfusion at baseline. CONCLUSION: Patients with proven LVO in unknown and longer time windows may be selected for MT based on ASPECTS and clinical criteria.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».