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Enregistrement W3037858172 · doi:10.1111/jon.12729

Stroke Treatment Delay Limits Outcome After Mechanical Thrombectomy: Stratification by Arrival Time and ASPECTS

2020· article· en· W3037858172 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas E. Snyder, Shashank Agarwal, Jeffrey Huang, Koto Ishida, Brent Flusty, Jennifer Frontera, Aaron Lord, Jose Torres, Cen Zhang, Sara Rostanski, Albert Favate, Kaitlyn Lillemoe, Matthew Sanger, Sun H. Kim, Kelley Humbert, Erica Scher, Seena Dehkharghani, Eytan Raz, Maksim Shapiro, Peter Kim Nelson, David Gordon, Omar Tanweer, Erez Nossek, Jeffrey Farkas, Jeremy Liff, David Turkel‐Parrella, Ambooj Tiwari, Howard A. Riina, Shadi Yaghi

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalModified Rankin ScaleStroke (engine)Logistic regressionIschemic strokeInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Mechanical thrombectomy (MT) has helped many patients achieve functional independence. The effect of time-to-treatment based in specific epochs and as related to Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) has not been established. The goal of the study was to evaluate the association between last known normal (LKN)-to-puncture time and good functional outcome. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of prospectively collected acute ischemic stroke patients undergoing MT for large vessel occlusion. We used binary logistic regression models adjusted for age, Modified Treatment in Cerebral Ischemia score, initial National Institutes of Health Stroke Scale, and noncontrast CT ASPECTS to assess the association between LKN-to-puncture time and favorable outcome defined as Modified Rankin Score 0-2 on discharge. RESULTS: Among 421 patients, 328 were included in analysis. Increased LKN-to-puncture time was associated with decreased probability of good functional outcome (adjusted odds ratio [aOR] ratio per 15-minute delay = .98; 95% confidence interval [CI], .97-.99; P = .001). This was especially true when LKN-puncture time was 0-6 hours (aOR per 15-minute delay = .94; 95% CI, .89-.99; P = .05) or ASPECTS 8-10 (aOR = .98; 95% CI, .97-.99; P = .002) as opposed to when LKN-puncture time was 6-24 hours (aOR per 15-minute delay = .99; 95% CI, .97-1.00; P = .16) and ASPECTS <8 (aOR = .98; 95% CI, .93-1.03; P = .37). CONCLUSION: Decreased LKN-groin puncture time improves outcome particularly in those with good ASPECTS presenting within 6 hours. Strategies to decrease reperfusion times should be investigated, particularly in those in the early time window and with good ASPECTS.

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)0,009
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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