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Enregistrement W2913640927 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp52

Abstract WP52: There is No Association Between the Number of Stent Retriever Passes & the Incidence of Hemorrhagic Transformation for Patients Undergoing Mechanical Thrombectomy

2019· article· en· W2913640927 sur OpenAlexaboutno aff
Ameer E Hassan, Hari Kotta, Umar Shariff, Laurie Preston, Wondwossen Tekle, Adnan I. Qureshi

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)StentStroke (engine)Univariate analysisLabrador RetrieverSurgeryInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous research has primarily investigated the association between hemorrhagic transformation (HT) incidence and baseline variables (i.e. pre-procedural variables) rather than the association between HT incidence and endovascular treatment (EVT) procedural variables (e.g. the number of passes with a stent retriever). Current stent retriever guidelines recommend a maximum of 2 passes per device and not more than 3 passes per vessel. Objective: To assess the association, if any, that exists between the number of passes with a stent retriever and the incidence of HT for patients undergoing mechanical thrombectomy. Materials and Methods: Data from patients who underwent EVT with a Trevo, Solitaire, or Penumbra stent retriever from the years 2012 to 2018 was collected and categorized according to the incidence of HT. HT was defined as any intracranial hemorrhage in the territory of the initial ischemic event within admission and determined via CT scan read by radiology. Univariate and bivariate statistical analyses were conducted on the number of passes per procedure with a stent retriever, patient demographic data, patient morbidities, and patient outcomes to investigate their association with HT incidence. Results: Of 329 total patients, 46 (14%) had HT. The HT group had an average[SD] of 1.65[0.67] and range of [1-3] passes while the non-HT group had an average[SD] of 1.63[0.86] and range of [1-5] passes per procedure. Admission NIHSS score (p = 0.0003) and the incidence of diabetes mellitus (DM) (p=0.05) were significantly higher in the HT group. Upon bivariate logistic regression, the number of passes failed to show any association with HT (p = 0.804) while admission NIHSS score was found to have an OR of 1.07 (95% CI: 1.03 - 1.12, p = 0.001) with HT incidence. Conclusion: No significant association was found between HT incidence and the number of passes with a stent retriever. Further research investigating additional EVT procedural variables is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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