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Enregistrement W3021440556 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.2

Abstract 2: French Acute Cerebral Multimodal Imaging to Select Patients for Mechanical Thrombectomy Final Results

2020· article· en· W3021440556 sur OpenAlexaff
Jean‐Marc Olivot, Jean François Albucher, Adrien Guenego, Michael Mlynash, Igor Sibon, Alain Viguier, Thomas Tourdias, Lionel Calvière, Fabrice Bonneville, Amel Drif, Nicolas Raposo, Jean Darcourt, Sören Christensen, Vanessa Rousseau, Anne Christine Januel, Mikaël Mazighi, Patrice Ménégon, Agnès Sommet, Claire Thalamas, Gregory W. Albers, Christophe Cognard

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCollège Lionel Groulx
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePenumbraProspective cohort studyNuclear medicineStroke (engine)Magnetic resonance imagingRadiologyInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Target mismatch (TMM) identifies salvageable penumbra independent of time from stroke onset. Current guidelines do not recommend advanced imaging to select patients for mechanical thrombectomy (MT) within 6 hours after onset but indicate that more research is needed. To address this question, we designed a prospective multicenter cohort study to compare the rate of functional neurological recovery (mRS ≤2 @ 3 months) in patients treated by MT for ICA/M1/M2 occlusions within 6 hours after onset according to the presence of a TMM on baseline imaging. Hypothesis: 60% of patients with TMM vs. 35% of no TMM, would achieve an mRS≤2 at 3 months. Sample size calculation: 200 patients. Methods: Consecutive patients eligible for MT within 6 hrs after onset, who underwent CTP or DWI/PWI imaging before treatment were enrolled. No NIHSS or ASPECTS restrictions were applied. Treating teams were blinded of CTP/DWI/PWI maps. mRS at 3 months was rated by an investigator blinded to clinical/imaging/treatment information. Automatically processed maps by RAPID software were reviewed after the end of follow-up. TMM definition followed EXTEND-IA criteria: MM volume >10mL, MM ratio>1.2, Core volume <70 mL. Mismatch (MM) was defined by MM ratio>1.2 and MM volume>10 mL. Imaging-based subgroups (TMM vs. No TMM) were defined after the end of follow-up. Results: 218 patients were enrolled. Baseline imaging profile distribution was 71% TMM, 29% no TMM, (in the no TMM group, 76% had a core volume > 70 mL); 82% MM and 18% no MM. Reperfusion(TICI 2B-3) was achieved in 86% of the patients after a median delay of 4.4 hrs (95%CI 3.6-5.9). 61% of the patients in the TMM group vs. 35% in the no TMM group had an mRS ≤2 @ 3 months, p<0.001 (adjustment for age, onset to reperfusion, NIHSS, reperfusion and baseline imbalances). Reperfusion vs. no reperfusion was associated with an increased rate of good outcome in the TMM and MM groups (61% vs. 38% p=0.039 and 60% vs. 32%, p=0.016) but not in the no TMM or No MM groups (35% vs. 33%, NS; 35 vs. 45%., NS). Conclusion: Patients with salvageable penumbra on advanced imaging experienced a larger benefit from MT than those without. Patients with no penumbra did not appear to benefit from reperfusion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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