Association between clot composition and stroke origin in mechanical thrombectomy patients: analysis of the Stroke Thromboembolism Registry of Imaging and Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Background We retrospectively evaluated the composition of retrieved clots from ischemic stroke patients to study the association between histological composition and stroke etiology Methods Consecutive patients enrolled in the Stroke Thromboembolism Registry of Imaging and Pathology (STRIP) were included in this study. All patients underwent mechanical thrombectomy and retrieved clots were sent to a central core lab for processing. Histological analysis was performed using martius scarlet blue (MSB) staining, and quantification for red blood cells (RBCs), white blood cells (WBCs), fibrin and platelets was performed using Orbit Image Software. A Wilcoxon test was used for continuous variables and χ 2 test for categorical variables. Results 1350 patients were included in this study. The overall rate of Thrombolysis In Cerebral Infarction (TICI) 2c/3 was 68%. 501 patients received tissue plasminogen activator (tPA) (37%). 267 patients (20%) had a large artery atherosclerosis (LAA) source, 662 (49%) a cardioembolic (CE) source, 301 (22%) were cryptogenic, and the remainder had other identifiable sources including hypercoagulable state or dissection. LAA thrombi had a higher mean RBC density (46±23% vs 42±22%, p=0.01) and a lower platelet density (24±18% vs 27±18%, p=0.03) than CE thrombi. Clots from dissection patients had the highest mean RBC density (50±24%) while clots from patients with a hypercoagulable state had the lowest mean RBC density (26±21%). Conclusions Our study found statistically significant but clinically insignificant differences between clots of CE and LAA etiologies. Future studies should emphasize molecular, proteomic and immunohistochemical characteristics to determine links between clot composition and etiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».