Delayed functional independence after thrombectomy: temporal characteristics and predictors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variability in early neurological improvement after endovascular thrombectomy (EVT) for large vessel occlusion (LVO) stroke is well documented. Understanding the temporal progression of functional independence after EVT, especially delayed functional independence in patients who do not experience early improvement, is essential for prognostication and rehabilitation. OBJECTIVE: To determine the incidence of early and delayed functional independence and identify associated predictors after EVT. METHODS: A retrospective analysis of prospectively collected data on patients undergoing EVT in the setting of anterior circulation LVO was performed. Demographic, clinical, radiological, treatment, and procedural information were analyzed. Incidence and predictors of early functional independence (EFI, modified Rankin Scale (mRS) score 0-2 at discharge) and delayed functional independence (DFI, mRS score 0-2 at 90 days in non-EFI patients) were analyzed. RESULTS: Three hundred and fifty-five patients met the study criteria. 55% were women and mean age was 71±15. Mean National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score was 17±6 and median Alberta Stroke Program Early CT Score was 9 (8-10). EFI was observed in 21% (73) of patients. Among non-EFI patients (282), DFI was observed in 30% (85) of patients. Shorter time to treatment (p=0.03), lower 24 hours NIHSS score (p<0.001), and smaller follow-up infarct volume (p=0.003) were independent predictors of EFI. Younger age (p=0.011), lower 24 hours NIHSS score (p=0.001), and absence of parenchymal hemorrhage (PH2; p=0.039) were independent predictors of DFI. CONCLUSION: Approximately one-fifth of patients experience EFI and one-third of non-early improvers experience DFI. Younger age, lower 24 hours NIHSS score, and absence of parenchymal hemorrhage were independent predictors of DFI among non-early improvers. Further studies are required to improve our understanding of DFI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».