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Enregistrement W2914016234 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp30

Abstract WP30: Does Pretreatment With Intravenous Thrombolysis Prevent Infarct in a New Previously Unaffected Territory (INT) in Emergent Large Vessel Occlusion (ELVO) Patients Treated With Mechanical Thrombectomy (MT)?

2019· article· en· W2914016234 sur OpenAlexaff
Nitin Goyal, Georgios Tsivgoulis, Abhi Pandhi, Rashi Krishnan, Konark Malhotra, Muhammad Ishfaq, Balaji Krishnaiah, Christopher Nickele, Violiza Inoa, Daniel Hoit, Lucas Elijovich, Cole Atkins, Anne W. Alexandrov, Andrei V. Alexandrov, Adam S Arthur

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisInternal medicineLogistic regressionModified Rankin ScaleStroke (engine)INTCardiologyIncidence (geometry)OcclusionSurgeryIschemic strokeIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There are contradictory data concerning the preventive role of intravenous thrombolysis (IVT) in preventing infarct in a new previously unaffected territory (INT) in emergent large vessel occlusion (ELVO) patients treated with mechanical thrombectomy (MT). We sought to evaluate the potential association of IVT pretreatment with the likelihood of INT complicating MT in a high-volume tertiary care stroke center. Methods: Consecutive ELVO patients reated with MT during a five-year period were evaluated. Baseline stroke severity was assessed by NIHSS-score. INT was defined using standardized methodology proposed by ESCAPE investigators. Collateral status was graded using ASITN/SIR criteria. The association of INT with 3-month functional independence (FI) defined as modified Rankin Scale scores of 0-2 was also investigated. Results: A total of 419 consecutive ELVO patients received MT [mean age 64±15 years, 50% men, median NIHSS-score 16 points (IQR:11-20), 69% IVT pretreatment). The incidence of INT was lower in patients treated with combination therapy (IVT & MT) than in patients treated with direct MT respectively (10% vs. 20%; p=0.011). INT occurred more frequently in patients with posterior circulation occlusion (28% vs. 10%; p<0.001). Patients with good collaterals tended to have lower rates of INT (11% vs. 18%; p=0.072). The rates of 3-month FI were lower in patients with INT (30% vs. 50%; p=0.007). IVT pretreatment was not independently related to INT (OR: 0.79; 95%CI: 0.34-1.83) on multivariable logistic regression models adjusting for location of occlusion, collateral status and onset to groin puncture time. INT did not emerge as anindependent predictor of 3-month FI (OR: 0.69; 95%CI: 0.29-1.62) on multivariable analyses. Conclusions: IVT pretreatment is not independently associated with lower likelihood of INT in LVO patients treated with MT. INT does not appear to independently affect 3-month functional outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
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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