Differences between predictive factors for early neurological deterioration due to hemorrhagic and ischemic insults following intravenous recombinant tissue plasminogen activator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early neurological deterioration (END) following intravenous recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA) treatment is a serious clinical event that can be caused by hemorrhagic or ischemic insult. We investigated the differences in predictive factors for END due to hemorrhagic and END due to ischemic insults. Consecutive patients from four hospitals who received 0.6 mg/kg intravenous rt-PA for acute ischemic stroke were retrospectively recruited. END was defined as a National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score ≥ 4 points within 24 h compared with baseline. END was classified into those due to hemorrhagic (END h ) or ischemic (END i ) insult based on computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging. Risk factors associated with END h and END i were investigated by comparison with non-END cases. A total of 744 patients (452 men, median 75 years old) were included. END was observed in 79 patients (10.6%), including 22 END h (3.0%) and 57 END i (7.7%), which occurred within a median of 7 h after treatment. Multivariate analyses showed that higher pretreatment NIHSS score (odds ratio [OR] 1.06, 95% confidence interval [CI] 1.00–1.13) and pretreatment with antiplatelets (OR 2.84, 95% CI 1.08–7.72) were associated with END h . Extensive early ischemic change (Alberta Stroke Program Early CT Score ≤ 7 on CT or ≤ 6 on diffusion-weighted imaging; OR 2.80, 95% CI 1.36–5.64) and large artery occlusions (OR 3.09, 95% CI 1.53–6.57) were associated with END i . Distinct factors were predictive for the END subtypes. These findings could help develop preventative measures for END in patients with the identified risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».