Predicting symptomatic intracranial haemorrhage after mechanical thrombectomy: the TAG score
Notice bibliographique
Résumé
Background There is limited data on predictors of symptomatic intracranial haemorrhage (sICH) in patients who underwent mechanical thrombectomy. In this study, we aim to determine those predictors with external validation. Methods We evaluated mechanical thrombectomy in a derivation cohort of patients at a comprehensive stroke centre over a 30-month period. Clinical and radiographic data on these patients were obtained from the prospective quality improvement database. sICH was defined using the European Cooperative Acute Stroke Study III. We compared clinical and radiographic characteristics between patients with and without sICH using χ 2 and t tests to identify independent predictors of sICH with p<0.1. Significant variables were then combined in a multivariate logistic regression model to derive an sICH prediction score. This score was then validated using data from the Blood Pressure After Endovascular Treatment multicentre prospective registry. Results We identified 578 patients with acute ischaemic stroke who received thrombectomy, 19 had sICH (3.3%). Predictive factors of sICH were: thrombolysis in cerebral ischaemia (TICI) score, Alberta stroke program early CT score (ASPECTS), and glucose level, and from these predictors, we derived the weighted TICI-ASPECTS-glucose (TAG) score, which was associated with sICH in the derivation (OR per unit increase 1.98, 95% CI 1.48 to 2.66, p<0.001, area under curve ((AUC)=0.79) and validation (OR per unit increase 1.48, 95% CI 1.22 to 1.79, p<0.001, AUC=0.69) cohorts. Conclusion High TAG scores are associated with sICH in patients receiving mechanical thrombectomy. Larger studies are needed to validate this scoring system and test strategies to reduce sICH risk and make thrombectomy safer in patients with elevated TAG scores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».