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Enregistrement W3021752981 · doi:10.1136/neurintsurg-2019-snis.228

5 Mechanical thrombectomy in acute ischemic stroke patients with low alberta stroke program early computed tomography scores

2019· article· en· W3021752981 sur OpenAlexaboutno aff
Osama O. Zaidat, David S. Liebeskind, Ashutosh P. Jadhav, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Viktor Szeder, Diogo C Haussen, Dileep R. Yavagal, Michael T. Froehler, Reza Jahan, Tian Yao, Nils Mueller‐Kronast

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSolitaire Cryptographic AlgorithmStroke (engine)Computed tomographyObservational studyAcute strokeIschemic strokeRandomized controlled trialSurgeryInternal medicineIschemiaModified Rankin ScaleTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose Limited data exists on the benefit of mechanical thrombectomy (MT) in acute ischemic stroke patients presenting with low ASPECTS (Alberta Stroke Program Early Computed Tomography (CT) Score). The aim of this substudy was investigate the outcome of low ASPECTS (0–5) patients undergoing mechanical thrombectomy in the Systematic Evaluation of Patients Treated With Neurothrombectomy Devices for Acute Ischemic Stroke (STRATIS) Registry. Methods Data from the STRATIS Registry, a prospective, multicenter, non-randomized, observational study of AIS LVO patients treated with the Solitaire stent-retriever as the first choice therapy within 8 hours from symptoms onset, was used to identify patients with baseline ASPECTS 0–5. CT ASPECTS was adjudicated by a core lab blinded to clinical outcomes. Results A total of 57/763 (7.5%) patients had a baseline ASPECTS 0–5, of which 10 were ASPECTS 0–3 and 47 ASPECTS 4–5. Mean baseline NIHSS was 19.9±5.1. The majority of patients presented with ICA (42.1%) and M1 (47.4%) occlusions. IV-rtPA was administered in 68.4%. Mean onset to arterial puncture was 276±102.9 minutes and puncture to reperfusion time was 45.3±25.3 minutes. The majority of patients (85.5%) achieved substantial reperfusion (mTICI≥2b). Ninety-day outcome was reported in 52/57 (91.2%). The rate of good functional outcome (mRS≤2) was 28.8% (versus 59.7% in ASPECTS 6–10 group, p<0.001), which is higher than the 14.1% reported in the control arm 0–5 in the HERMES pooled analysis. Symptomatic intracranial hemorrhage and mortality rates were 7.0% and 30.8%, respectively. When further dichotomizing the group to ASPECTS 0–3 and 4–5 to determine the cut-off for MT futility, the rate of good outcome was 10% and 33.3%, respectively. In investigating the interaction between age and ASPECTS 0–5, low ASPECTS patients older than 75 had a lower rate of good clinical outcome than those 65–75 and less than 65 (0%, 18.2%, 44.8%). Conclusion In the STRATIS Registry, low ASPECTS 0–5 is associated with lower functional outcomes in patients undergoing mechanical thrombectomy. Clinical outcome in low ASPECTS may be age dependent. Prospective studies are needed to understand the benefit of MT in this patient population. Disclosures O. Zaidat: None. D. Liebeskind: None. A. Jadhav: None. S. Ortega-Gutierrez: None. V. Szeder: None. D. Haussen: None. D. Yavagal: None. M. Froehler: None. R. Jahan: None. T. Yao: None. N. Mueller-Kronast: None.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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