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Enregistrement W3023308424 · doi:10.1136/neurintsurg-2020-015953

Baseline ASPECTS and hypoperfusion intensity ratio influence the impact of first pass reperfusion on functional outcomes

2020· article· en· W3023308424 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmoud Mohammaden, Diogo C Haussen, Leonardo Pisani, Alhamza R Al‐Bayati, Catarina Perry da Câmara, Nirav Bhatt, Samir Belagaje, Bernardo Liberato, Nicolas Bianchi, Aaron Anderson, Michael Frankel, Raul G. Nogueira

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScalePerfusion scanningPerfusionStroke (engine)OcclusionMiddle cerebral arteryFirst passCardiologyIntracerebral hemorrhageInternal medicineSubgroup analysisPopulationNuclear medicineIschemic strokeConfidence intervalIschemiaSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: First pass reperfusion (FPR) has been established as a key performance metric in mechanical thrombectomy (MT). The impact of FPR may be more relevant in fast progressors. We aim to study the impact of baseline Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) on non-contrast CT and hypoperfusion intensity ratio (HIR) on CT perfusion on clinical outcomes after FPR. METHODS: A prospective MT database was reviewed for patients with isolated occlusion of the intracranial internal carotid artery and/or middle cerebral artery M1 segment who underwent MT with complete reperfusion (modified Thrombolyis in Cerebral Infarction score 2c-3) from January 2012 to May 2019. The overall population was divided into ASPECTS >7 versus ≤7 and the subgroup of patients with baseline CT perfusion was divided into HIR <0.3 versus ≥0.3. Univariable and multivariable analyses were performed to establish the predictors of 90-day functional independence (modified Rankin Scale (mRS) ≤2) in each subgroup. RESULTS: A total of 436 patients were included in the analyses. FPR was achieved in 254 (58.3%) patients. ASPECTS modified the effect of FPR on clinical outcomes, with FPR predicting good outcomes in patients with ASPECTS ≤7 (46% vs 29%, adjusted OR 3.748; 95% CI 1.590 to 8.838, p=0.003) while no significant effect was detected in those with ASPECTS >7 (62.3% vs 53.1%, adjusted OR 1.372; 95% CI 0.798 to 2.358, p=0.25). Similarly, FPR predicted good outcomes in patients with HIR ≥0.3 (54.8% vs 41.9%, adjusted OR 2.204; 95% CI 1.148 to 4.233, p=0.01) but not in those with HIR <0.3 (62.9% vs 52.8%, adjusted OR 1.524; 95% CI 0.592 to 3.920, p=0.38). CONCLUSIONS: The impact of FPR on functional outcomes is highly dependent on baseline imaging characteristics, with a more prominent influence in patients presenting with lower ASPECTS and/or higher HIR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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