Predictors of Unexplained Early Neurological Deterioration After Endovascular Treatment for Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although the efficacy of endovascular treatment (EVT) in patients with anterior circulation ischemic stroke (AIS) is well documented, early neurological deterioration after EVT remains a serious issue associated with poor outcome. Besides obvious causes, such as lack of reperfusion, procedural complications, or parenchymal hemorrhage, early neurological deterioration may remain unexplained (UnEND). Our aim was to investigate predictors of UnEND after EVT in patients with AIS. METHODS: Patients who underwent EVT for AIS, with an initial National Institutes of Health Stroke Scale score >5, Alberta Stroke Program Early CT Score ≥6, and included in a multicenter prospective observational registry were analyzed. Predictors of UnEND, defined as ≥4-point increase in the National Institutes of Health Stroke Scale score between baseline and day 1 after EVT, were determined via center-adjusted analyses. RESULTS: Among the 1925 included in the analysis, 128 UnEND (6.6%) were recorded. In multivariate analysis, predictors of UnEND were diabetes mellitus (odds ratio [OR], 2.17 [95% CI, 1.32-3.56]), prestroke modified Rankin Scale score ≥2 (OR, 2.22 [95% CI, 1.09-4.55]), general anesthesia (OR, 2.55 [95% CI, 1.51-4.30]), admission systolic blood pressure (OR, 1.10 [95% CI, 1.01-1.20]), age (OR, 1.38 [95% CI, 1.14-1.67]), number of passes (OR, 1.16 [95% CI, 1.04-1.28]), direct admission or not to a comprehensive stroke center (OR, 0.49 [95% CI, 0.30-0.81]), and initial National Institutes of Health Stroke Scale score (OR, 0.65 [95% CI, 0.52-0.81]). CONCLUSIONS: Severely impaired AIS patients with nonmodifiable factors are more likely to develop UnEND. Some modifiable predictors of UnEND such as the number of EVT passes could be the object of improvement in AIS management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».