Abstract TP12: The Trend of Successful First Pass in M2 Segment Stroke Thrombectomy- Insights From the STAR Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stroke thrombectomy devices and the experience of neurointerventionists have improved significantly over the last few years making targeting distal occlusions such as of the M2 segment of the middle cerebral artery more feasible. We aimed to study the trend in the successful first pass (SFP) of M2 occlusions over time using the data from a contemporary multicenter registry. Methods: We reviewed the data from the Stroke Thrombectomy and Aneurysm Registry (STAR), which included data from 11 thrombectomy-capable stroke centers to identify stroke patients who underwent mechanical thrombectomy of M2 segment occlusion. SFP was defined by achieving modified Thrombolysis in Cerebral Infarction (mTICI) score≥2b with a single thrombectomy device pass. We analyzed the linear trendline of the rate of SFP over time. Then, we used a logistic regression model to assess predictors of SFP of M2 segment occlusion. Results: We included 401 patients who underwent stroke thrombectomy of M2 occlusion; median age was 71 (IQR 60-80), 212 (52.9%) were females, 174 (43.4%) were white, National Institute of Health stroke scale (NIHSS) was 14 (IQR 8-19), Alberta Stroke Program Early CT (ASPECT) score on presentation was 9 (IQR 7-10) and onset wot groin time was 287 (IQR 181-454). SFP was achieved in 118 (29.4%) patients (linear trendline over time is in Figure 1). Presenting after 2014 was an independent predictor of SFP (OR 1.9, 95% CI 1.1-3.2, P=0.019) after controlling for age, sex, NIHSS on presentation, intravenous alteplase (IV-tPA), and onset to groin time. Conclusion: SFP rate of M2 segment occlusion has increased after 2014 likely secondary the improvement in stroke thrombectomy devices and neurointerventionists experience.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».