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Enregistrement W2967578066 · doi:10.1136/neurintsurg-2019-015237

Mechanical thrombectomy in patients with acute ischemic stroke and ASPECTS ≤6: a meta-analysis

2019· review· en· W2967578066 sur OpenAlexaboutno aff
Fédérico Cagnazzo, Imad Derraz, Cyril Dargazanli, Pierre-Henri Lefèvre, Grégory Gascou, Carlos Riquelme, Alain Bonafé, Vincent Costalat

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleThrombolysisOdds ratioStroke (engine)OddsInternal medicineMeta-analysisCerebral infarctionSurgeryIschemic strokeLogistic regressionMyocardial infarctionIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is uncertain whether mechanical thrombectomy (MT) increases the probability of a good outcome (modified Rankin Scale (mRS) 0-2) in patients with Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) 0-6. OBJECTIVE: To assess the impact of MT in patients with pretreatment ASPECTS 0-6. METHODS: According to PRISMA guidelines, we performed a systematic search of three databases for series of patients with ASPECTS 0-6 treated by MT. Random-effects meta-analysis was used to pool the following: rate of mRS 0-2 at 3 months follow-up, symptomatic intracranial hemorrhage (sICH), and mortality rates. RESULTS: We included 17 studies and 1378 patients with ASPECTS 0-6 (1194 MT, 184 medical management). The rate of mRS 0-2 was 30.1% and 3.2% after MT and medical management, respectively. MT gave higher odds of mRS 0-2 (OR 4.76, p=0.01). Patients with ASPECTS 6 and 5 had comparable rates of good outcome (37.7% and 33.3%, respectively). Overall, the rate of mRS 0-2 was 17.1% in patients with ASPECTS 0-4: 22.1% and 13.9% of patients with ASPECTS 4 and 0-3 were functionally independent, respectively. Successful recanalization (Thrombolysis in Cerebral Infarction grade 2b-3) gave higher odds of mRS 0-2 than unsuccessful reperfusion (OR 5.2, p=0.001). The MT group tended to have lower odds of sICH compared with the controls (OR 0.48, p=0.06). Patients aged <70 years had higher rates of mRS 0-2 than those aged >70 years (40.3% vs 16.2%). CONCLUSIONS: Patients with ASPECTS 0-6may benefit from MT. Successful reperfusion increases the probability of 3-month functional independence without increasing the risk of sICH. Patients with ASPECTS 5 and 6 have comparable outcomes. MT can still enable approximately one in four patients with ASPECTS 4 to be independent, whereas only 14% of subjects with ASPECTS 0-3 regain a good functional outcome.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,038
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations107
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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