Safety and efficacy of intra-arterial fibrinolytics as adjunct to mechanical thrombectomy: a systematic review and meta-analysis of observational data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achieving the best possible reperfusion is a key determinant of clinical outcome after mechanical thrombectomy (MT). However, data on the safety and efficacy of intra-arterial (IA) fibrinolytics as an adjunct to MT with the intention to improve reperfusion are sparse. METHODS: We performed a PROSPERO-registered (CRD42020149124) systematic review and meta-analysis accessing MEDLINE, PubMed, and Embase from January 1, 2000 to January 1, 2020. A random-effect estimate (Mantel-Haenszel) was computed and summary OR with 95% CI were used as a measure of added IA fibrinolytics versus control on the risk of symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) and secondary endpoints (modified Rankin Scale ≤2, mortality at 90 days). RESULTS: The search identified six observational cohort studies and three observational datasets of MT randomized-controlled trial data reporting on IA fibrinolytics with MT as compared with MT alone, including 2797 patients (405 with additional IA fibrinolytics (100 urokinase (uPA), 305 tissue plasminogen activator (tPA)) and 2392 patients without IA fibrinolytics). Of 405 MT patients treated with additional IA fibrinolytics, 209 (51.6%) received prior intravenous tPA. We did not observe an increased risk of sICH after administration of IA fibrinolytics as adjunct to MT (OR 1.06, 95% CI 0.64 to 1.76), nor excess mortality (0.81, 95% CI 0.60 to 1.08). Although the mode of reporting was heterogeneous, some studies observed improved reperfusion after IA fibrinolytics. CONCLUSION: The quality of evidence regarding peri-interventional administration of IA fibrinolytics in MT is low and limited to observational data. In highly selected patients, no increase in sICH was observed, but there is large uncertainty.
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 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 | 0,022 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».