Sex Differences in Outcome After Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke are Explained by Confounding Factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to analyze sex differences in outcome after thrombectomy for acute ischemic stroke in clinical practice in a large prospective multicenter registry. METHODS: Data of consecutive stroke patients treated with thrombectomy (June 2015-April 2018) derived from an industry-independent registry (German Stroke Registry-Endovascular Treatment) were prospectively analyzed. Multivariable binary logistic regression analyses were applied to determine whether sex is a predictor of functional independence outcome (defined as a modified Rankin scale [mRS] 0-2) 90 days after stroke. RESULTS: In total, 2316 patients were included in the analysis, 1170 (50.5%) were female and 1146 (49.5%) were male. Women were older (median age 78 vs. 72 years; p < 0.001) and more frequently had a prestroke functional impairment defined by mRS >1 (24.8% vs. 14.1%; p < 0.001). In unadjusted analyses, independent outcome at 90 days was less frequent in women (33.2%) than men (40.6%; p < 0.001). Likewise, mortality was higher in women than in men (30.7% vs. 26.4%; p = 0.024). In adjusted regression analyses, however, sex was not associated with outcome. Lower age, a lower baseline National Institutes of Health Stroke Scale score, a higher Alberta Stroke Program Early CT score, prestroke functional independence, successful reperfusion, and concomitant intravenous thrombolysis therapy predicted independent outcome. CONCLUSION: Women showed a worse functional outcome after thrombectomy for acute ischemic stroke in clinical practice; however, after adjustment for crucial confounders sex was not a predictor of outcome. The difference in outcome thus appears to result from differences in confounding factors such as age and prestroke functional status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».