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Enregistrement W3087406383 · doi:10.1161/strokeaha.120.030208

Effect of Pre- and In-Hospital Delay on Reperfusion in Acute Ischemic Stroke Mechanical Thrombectomy

2020· article· en· W3087406383 sur OpenAlexaff
Johannes Kaesmacher, Basel Maamari, Thomas R. Meinel, Eike I. Piechowiak, Pascal J. Mosimann, Pasquale Mordasini, Martina Goeldlin, Marcel Arnold, Tomas Dobrocky, Tobias Boeckh‐Behrens, Maria Berndt, Patrik Michel, Manuel Requena, Amel Benali, Laurent Pierot, Vítor Mendes Pereira, Grégoire Boulouis, Alex Brehm, Peter B. Sporns, Johanna M. Ospel, Jan Gralla, Urs Fischer

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesSchweizerische Akademie der Medizinischen Wissenschaften
Mots-clésMedicineOdds ratioSolitaire Cryptographic AlgorithmModified Rankin ScaleThrombolysisStroke (engine)ConfoundingCohortInternal medicineLogistic regressionSurgeryIschemic strokeMyocardial infarctionIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Post hoc analyses of randomized controlled clinical trials evaluating mechanical thrombectomy have suggested that admission-to-groin-puncture (ATG) delays are associated with reduced reperfusion rates. Purpose of this analysis was to validate this association in a real-world cohort and to find associated factors and confounders for prolonged ATG intervals. METHODS: Patients included into the BEYOND-SWIFT cohort (Bernese-European Registry for Ischemic Stroke Patients Treated Outside Current Guidelines With Neurothrombectomy Devices Using the Solitaire FR With the Intention for Thrombectomy; https://www.clinicaltrials.gov; Unique identifier: NCT03496064) were analyzed (n=2386). Association between baseline characteristics and ATG was evaluated using mixed linear regression analysis. The effect of increasing symptom-onset-to-admission and ATG intervals on successful reperfusion (defined as Thrombolysis in Cerebral Infarction [TICI] 2b-3) was evaluated using logistic regression analysis adjusting for potential confounders. RESULTS: Median ATG was 73 minutes. Prolonged ATG intervals were associated with the use of magnetic resonance imaging (+19.1 [95% CI, +9.1 to +29.1] minutes), general anesthesia (+12.1 [95% CI, +3.7 to +20.4] minutes), and borderline indication criteria, such as lower National Institutes of Health Stroke Scale, late presentations, or not meeting top-tier early time window eligibility criteria (+13.8 [95% CI, +6.1 to +21.6] minutes). There was a 13% relative odds reduction for TICI 2b-3 (adjusted odds ratio [aOR], 0.87 [95% CI, 0.79-0.96]) and TICI 2c/3 (aOR, 0.87 [95% CI, 0.79-0.95]) per hour ATG delay, while the reduction of TICI 2b-3 per hour increase symptom-onset-to-admission was minor (aOR, 0.97 [95% CI, 0.94-0.99]) and inconsistent regarding TICI 2c/3 (aOR, 0.99 [95% CI, 0.97-1.02]). After adjusting for identified factors associated with prolonged ATG intervals, the association of ATG delay and lower rates of TICI 2b-3 remained tangible (aOR, 0.87 [95% CI, 0.76-0.99]). CONCLUSIONS: There is a great potential to reduce ATG, and potential targets for improvement can be deduced from observational data. The association between in-hospital delay and reduced reperfusion rates is evident in real-world clinical data, underscoring the need to optimize in-hospital workflows. Given the only minor association between symptom-onset-to-admission intervals and reperfusion rates, the causal relationship of this association warrants further research. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT03496064.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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