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Enregistrement W3137851598 · doi:10.1161/str.52.suppl_1.p545

Abstract P545: First Pass TICI 2b versus Multiple Passes TICI 3 for Acute Ischemic Stroke Patients: Is First Pass TICI 2b Enough?

2021· article· en· W3137851598 sur OpenAlexaff
Ameer E Hassan, Mahmoud Dibas, Sherief Ghozy, Amr Ehab El‐Qushayri, Adam A. Dmytriw, Wondwossen Tekle, Amrou Sarraj

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOcclusionSingle CenterStroke (engine)Acute strokeSignificant differenceFirst passInternal medicineCardiologySurgeryTissue plasminogen activatorMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: Prompt and complete reperfusion with mechanical thrombectomy (MT) is essential to improve outcome in acute ischemic strokes (AIS) with large vessel occlusion (LVO). Recently, first-pass effect (FPE), defined as achieving complete reperfusion with a single pass, has been emphasized as a potentially important MT target. We aimed to compare outcomes between patients who achieve mTICI 2b with first pass to those with multiple devise passes (MDP) mTICI 3. Methods: From a single comprehensive stroke center database, we retrospectively grouped LVO pts treated with MT into those who achieved mTICI 2b after a single pass and mTICI 3 after MDP. Clinical outcome (discharge and 90-day mRS), discharge NIHSS and safety (sICH, neurological worsening, mortality) were compared between the two groups. Results: Of 186 pts included, 153 (82%) achieved mTICI 3 with MDP, and 33 (18%) had mTICI 2b after a single pass. Mean age (71 vs 69), NIHSS (17 vs 16, p=0.2) were similar between the two groups. Patients with a single pass mTICI 2b had numerically higher IV tPA administration (33% vs 46%, p=.16). There was no difference in other baseline characteristics. There was no significant difference in discharge (21% vs 24.2%, p=0.65) and 90-day mRS 0-2 (24% vs 24%, p=0.5), MDP mTICI 3 and single pass mTICI 2b, respectively. Also, there was no difference in discharge NIHSS score (13.6 vs 16.7, p=0.26), mortality (16.3% vs 18.2%, p=0.8) and sICH rates (7.8% vs 18.2%, p=0.095) or neurological worsening (76.5% vs 69.7%, p=1). Conclusion: Our results did not show a significant difference between mTICI 3 with multiple passes and mTICI 2b after a single pass. Future large studies are warranted to explore the possibility of extending the first pass effect to patients who achieve mTICI 2b with a single pass.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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