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Enregistrement W2937638951 · doi:10.1161/strokeaha.118.024295

Acute Stroke With Large Ischemic Core Treated by Thrombectomy

2019· article· en· W2937638951 sur OpenAlexaboutno aff
Pietro Panni, Benjamin Gory, Yu Xie, Arturo Consoli, Jean‐Philippe Desilles, Mikaël Mazighi, Julien Labreuche, Michel Piotin, Francis Turjman, Omer Eker, Serge Bracard, René Anxionnat, Sébastien Richard, Gabriela Hossu, Raphaël Blanc, Bertrand Lapergue, Hocine Redjem, Simon Escalard, Gabriele Cicciò, Stanislas Smajda, Robert Fahed, Michaël Obadia, Candice Sabben, Ovide Corabianu, T. de Broucker, Didier Smadja, Sonia Alamowitch, Olivier Ille, Éric Manchon, Pierre‐Yves Garcia, Guillaume Taylor, Malek Ben Maacha, Frédéric Bourdain, Jean-Pierre Decroix, Adrien Wang, Serge Évrard, Maya Tchikviladze, Oguzhan Coskun, Federico Di Maria, Georges Rodesh, Morgan Leguen, Marie Tisserand, Fernando Pico, Haja Rakotoharinandrasana, Philippe Tassan, Roxanna Poll, Norbert Nighoghossian, Paul Emile Labeyrie, Roberto Riva, Laurent Derex, Tae‐Hee Cho, Laura Mechtouff, Anne Claire Lukaszewicz, Frédéric Philippeau, Serkan Cakmak, Karine Blanc‐Lasserre, Anne‐Evelyne Vallet

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleInterquartile rangeStroke (engine)Odds ratioInternal medicineBrain ischemiaIschemic strokeSurgeryIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose- Acute stroke patients with a large ischemic core may still benefit from mechanical thrombectomy (MT), but the predictors of clinical outcome are not well known after MT. We investigated the clinical and imaging factors associated with good outcome and mortality at 90 days in acute stroke patients with a large baseline ischemic core treated with MT. Methods- Data from the multicentric prospective ETIS (Endovascular Treatment in Ischemic Stroke) registry of consecutive acute ischemic stroke patients treated with MT from January 1, 2012, to August 31, 2016, were retrospectively analyzed. Baseline large ischemic core was defined as diffusion-weighted imaging (DWI)-Alberta Stroke Program Early CT Score of ≤5. The degree of disability was assessed by the modified Rankin Scale at 90 days. Outcomes included good outcome (modified Rankin Scale score of ≤2), and mortality (modified Rankin Scale score of 6). Results- Among 216 patients with DWI-Alberta Stroke Program Early CT Score of ≤5 (median DWI volume 77 mL, interquartile range 52-120 mL) treated with MT, good outcome was achieved in 55 (25.4%) patients and 75 (34.7%) died at 90 days. Hemorrhagic transformation was detected in 40 (18.5%) patients within 24 hours post-MT. Older age (adjusted odds ratio [OR] for every 10 years, 0.62; 95% CI, 0.48-0.80; P<0.001) and increased DWI lesional volume (adjusted OR, 0.98; 95% CI, 0.97-0.99; P<0.001) were associated with a lower chance of achieving a good outcome, while successful recanalization (modified Thrombolysis in Cerebral Infarction [mTICI] grades of ≤2b) predicted good outcome (adjusted OR, 4.56; 95% CI, 1.79-11.62; P=0.001). Successful recanalization (OR, 0.46; 95% CI, 0.22-0.97; P=0.042), increased DWI lesional volume (OR, 1.02; 95% CI, 1.01-1.03; P<0.001), age (OR for every 10 years, 1.72; 95% CI, 1.31-2.26; P<0.001), and diabetes mellitus (OR, 3.23; 95% CI, 1.34-7.8; P=0.009) were independent predictors of 90-day mortality. Conclusions- Successful recanalization and baseline DWI lesional volume are the strongest predictors of outcome in stroke patients with a large ischemic core.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations87
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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