Nomogram predicting early neurological improvement in ischaemic stroke patients treated with endovascular thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Early neurological improvement (ENI) after endovascular thrombectomy (EVT) has been associated with favorable outcomes. This study aimed to identify the optimal definition of ENI and develop a nomogram for predicting ENI after EVT in acute ischaemic stroke. METHODS: Patients with EVT were enrolled from a multicenter registry as the training cohort. The receiver operating characteristic curve was used to estimate the optimal threshold for ENI at 24 h of EVT. Logistic regression analysis was utilized to generate the best-fit nomogram for predicting ENI. The discrimination of the nomogram was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). An additional 447 patients from two stroke centers were prospectively recruited as the test cohort for validating the nomogram. RESULTS: A total of 612 patients with EVT were included in the training cohort. The optimal threshold for predicting 3-month favorable outcome (modified Rankin Scale 0-2) was an improvement of the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score by ≥6 points (AUC 0.875; sensitivity 79.5%; specificity 90.7%). Age, blood glucose, recanalization, symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) and baseline Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) were independently associated with ENI, and were incorporated in the nomogram. The AUC of the nomogram was 0.795 in the training cohort and 0.752 in the test cohort. CONCLUSIONS: A reduction of NIHSS score ≥6 appeared to be the optimal definition of ENI. The nomogram composed of age, blood glucose, recanalization, sICH and baseline ASPECTS may predict the probability of ENI in ischaemic stroke patients treated with EVT.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».