Predictors of Outcome After Mechanical Thrombectomy in Stroke Patients Aged ≥85 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effectiveness of mechanical thrombectomy (MT) in elderly stroke patients remains debated. We aimed to describe outcomes and their predictors in a cohort of patients aged ≥ 85 years treated with MT. METHODS: Data from consecutive patients aged ≥ 85 years undergoing MT at two stroke centers between January 2016 and November 2019 were reviewed. Admission National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), pre-stroke, and 3-month modified Rankin scale (mRS) were collected. Successful recanalization was defined as modified thrombolysis in cerebral ischemia score ≥ 2b. Good outcome was defined as mRS 0-3 or equal to pre-stroke mRS at 3 months. RESULTS: Of 151 included patients, successful recanalization was achieved in 74.2%. At 3 months, 44.7% of patients had a good outcome and 39% had died. Any intracranial hemorrhage (ICH) and symptomatic ICH occurred in 20.3% and 3.6%, respectively. Logistic regression analysis identified lower pre-stroke mRS score (adjusted odds ratio [aOR], 0.52; 95% CI, 0.36-0.76), lower admission NIHSS score (aOR, 0.90; 95% CI, 0.83-0.97), successful recanalization (aOR, 3.65; 95% CI, 1.32-10.09), and absence of ICH on follow-up imaging (aOR, 0.42; 95% CI, 0.08-0.75), to be independent predictors of good outcome. Patients with successful recanalization had a higher proportion of good outcome (45.3% vs 34.3%, p = 0.013) and lower mortality at 3 months (35.8% vs 48.6%, p = 0.006) compared to patients with unsuccessful recanalization. CONCLUSIONS: Among patients aged ≥ 85 years, successful recanalization with MT is relatively common and associated with better 3-month outcome and lower mortality than failed recanalization. Attempting to achieve recanalization in elderly patients using MT appears reasonable.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».