IER-START nomogram for prediction of three-month unfavorable outcome after thrombectomy for stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The applicability of the current models for predicting functional outcome after thrombectomy in strokes with large vessel occlusion (LVO) is affected by a moderate predictive performance. AIMS: We aimed to develop and validate a nomogram with pre- and post-treatment factors for prediction of the probability of unfavorable outcome in patients with anterior and posterior LVO who received bridging therapy or direct thrombectomy <6 h of stroke onset. METHODS: We conducted a cohort study on patients data collected prospectively in the Italian Endovascular Registry (IER). Unfavorable outcome was defined as three-month modified Rankin Scale (mRS) score 3-6. Six predictors, including NIH Stroke Scale (NIHSS) score, age, pre-stroke mRS score, bridging therapy or direct thrombectomy, grade of recanalization according to the thrombolysis in cerebral ischemia (TICI) grading system, and onset-to-end procedure time were identified a priori by three stroke experts. To generate the IER-START, the pre-established predictors were entered into a logistic regression model. The discriminative performance of the model was assessed by using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC). RESULTS: = 583) sets. The AUC-ROC of IER-START was 0.838 (95% confidence interval [CI]): 0.816-0.869) in the training set, and 0.820 (95% CI: 0.786-0.854) in the test set. CONCLUSIONS: The IER-START nomogram is the first prognostic model developed and validated in the largest population of stroke patients currently candidates to thrombectomy which reliably calculates the probability of three-month unfavorable outcome.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».