MT-DRAGON score for outcome prediction in acute ischemic stroke treated by mechanical thrombectomy within 8 hours
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The MRI-DRAGON score includes clinical and MRI parameters and demonstrates a high specificity in predicting 3 month outcome in patients with acute ischemic stroke (AIS) treated with intravenous tissue plasminogen activator (IV tPA). The aim of this study was to adapt this score to mechanical thrombectomy (MT) in a large multicenter cohort. METHODS: Consecutive cases of AIS treated by MT between January 2015 and December 2017 from three stroke centers were reviewed (n=1077). We derived the MT-DRAGON score by keeping all variables of the MRI-DRAGON score (age, initial National Institutes of Health Stroke Scale score, glucose level, pre-stroke modified Rankin Scale (mRS) score, diffusion weighted imaging-Alberta Stroke Program Early CT score ≤5) and considering the following variables: time to groin puncture instead of onset to IV tPA time and occlusion site. Unfavorable 3 month outcome was defined as a mRS score >2. Score performance was evaluated by c statistics and an external validation was performed. RESULTS: Among 679 included patients (derivation and validation cohorts, n=431 and 248, respectively), an unfavorable outcome was similar between the derivation (51.5%) and validation (58.1%, P=0.7) cohorts, and was significantly associated with all MT-DRAGON parameters in the multivariable analysis. The c statistics for unfavorable outcome prediction was 0.83 (95%CI 0.79 to 0.88) in the derivation and 0.8 (95%CI 0.75 to 0.86) in the validation cohort. All patients (n=55) with an MT-DRAGONscore ≥11 had an unfavorable outcome and 60/63 (95%) patients with an MT-DRAGON score ≤2 points had a favorable outcome. CONCLUSION: The MT-DRAGON score is a simple tool, combining admission clinical and radiological parameters that can reliably predict 3 month outcome after MT.
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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 | 0,000 |
| 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 ».