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Enregistrement W3106599935 · doi:10.1093/neuros/nyaa472

Higher Baseline Cortical Score Predicts Good Outcome in Patients With Low Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score Treated with Endovascular Treatment

2020· article· en· W3106599935 sur OpenAlexaboutno aff
Pengfei Xing, Yongwei Zhang, Lei Zhang, Zifu Li, Hongjian Shen, Yongxin Zhang, He Li, Weilong Hua, Pei Liu, Peng Liu, Pengfei Yang, Bo Hong, Benqiang Deng, Jianmin Liu

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health Commission of the People's Republic of China
Mots-clésMedicineReceiver operating characteristicLogistic regressionOutcome (game theory)Modified Rankin ScaleOdds ratioMultivariate analysisComputed tomographySingle CenterInternal medicineSurgeryIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with large vessel occlusion and noncontrast computed tomography (CT) Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) <6 may benefit from endovascular treatment (EVT). There is uncertainty about who will benefit from it. OBJECTIVE: To explore the predicting factors for good outcome in patients with ASPECTS <6 treated with EVT. METHODS: We retrospectively reviewed 60 patients with ASPECTS <6 treated with EVT in our center between March 2018 and June 2019. Patients were divided into 2 groups because of the modified Rankin Score (mRS) at 90 d: good outcome group (mRS 0-2) and poor outcome group (mRS ≥3). Baseline and procedural characteristics were collected for unilateral variate and multivariate regression analyses to explore the influent variates for good outcome. RESULTS: Good outcome (mRS 0-2) was achieved in 24 (40%) patients after EVT and mortality was 20% for 90 d. Compared with the poor outcome group, higher baseline cortical ASPECTS (c-ASPECTS), lower intracranial hemorrhage, and malignant brain edema after thrombectomy were noted in the good outcome group (all P < .01). Multivariate logistic regression showed that only baseline c-ASPECTS (≥3) was positive factor for good outcome (odds ratio = 4.29; 95% CI, 1.21-15.20; P = .024). The receiver operating characteristics curve indicated a moderate value of c-ASPECTS for predicting good outcome, with the area under receiver operating characteristics curve 0.70 (95% CI, 0.56-0.83; P = .011). CONCLUSION: Higher baseline c-ASPECTS was a predictor for good clinical outcome in patients with ASPECTS <6 treated with EVT, which could be helpful to treatment decision.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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