Optimizing First-Pass Complete Reperfusion in Acute Ischemic Stroke: Pearls and Pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
Acute ischemic stroke (AIS), particularly if caused by a large vessel occlusion (LVO), is a severely disabling, life-threatening disease. In 2015, five major randomized controlled trials have shown the benefit of endovascular treatment (EVT) compared with intravenous alteplase in AIS patients with LVO,[1] and since then, EVT is considered standard of care. EVT significantly reduces disability in LVO patients and the number needed to treat for reduction of disability by at least one point on the modified Rankin Scale is 2.6.[1] The safety profile of EVT is excellent, with no significant differences in mortality and symptomatic intracranial hemorrhage compared with intravenous alteplase treatment alone.[1] Given this powerful treatment option and the low recanalization rates of LVOs with tissue plasminogen activator alone, many physicians, including ourselves, now offer EVT routinely beyond guideline recommendations. On average, every 30-minute delay in recanalization decreases the chance of a good functional outcome by 8 to 14%.[2] Thus, reperfusion has to be achieved fast. Reperfusion quality (i.e., how well we open a vessel) is another key determinant of patient outcome: higher expanded treatment in cerebral infarction (eTICI) grades are strongly associated with good patient outcome.[3] The eTICI score reflects the final reperfusion result, but complete recanalization sometimes requires multiple device passes,[4] which yields an increased risk of endothelial injury. First-pass effect (i.e., achieving complete revascularization with a single device pass) is an independent predictor for good outcome. Fast and complete reperfusion is also beneficial from an economic standpoint: In the United States, the net monetary benefit per patient is on average $17,000 per 1% increase in the final eTICI IIc/III rate and $10,600 per 10 minutes of time-to-treatment decrease.[5] [6]
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».