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Enregistrement W3159033692 · doi:10.1161/strokeaha.120.032809

Predictors of Outcomes in Patients With Mild Ischemic Stroke Symptoms: MaRISS

2021· article· en· W3159033692 sur OpenAlexaff
José G. Romano, Hannah Gardener, Iszet Campo‐Bustillo, Yosef Khan, Sofie Tai, Nikesha Riley, Eric E. Smith, Ralph L. Sacco, Pooja Khatri, Heather M. Alger, Brian Mac Grory, Deepak Gulati, Navdeep Sangha, Jeffrey M. Craig, Karin Olds, Curtis Benesch, Adam G. Kelly, Scott S Brehaut, Amit Kansara, Lee H. Schwamm, Mayumi Oka, Christina Roels, Cherylee W. J. Chang, Jennifer L. Moran, Nicholas Lanciano, C. Romero, David Salvatore, Neel Shah, Rodney Leacock, A. Rochester, Jerry C. Martin, Vikas Grover, Maheen Malik, W. R. Logan, Muhib Khan, Arun Babu, Jestin N. Carlson, Gabriel Vidal, Jennifer Lynch, Kathryn Kirchoff, Jennifer Rasmussen-Winkler, G.E. Thompson, Stephen Martino, Gillian Gordon Perue, Kasey Gildersleeve, Timothy C. Parsons, John W. Chen, David Lombardi, Amer Malik, Amy Guzik, Robert Hoesch, Dorothea Altschul, Miran Salgado, Indrani Acosta, Terry A. Neill, Abhineet Chowdhary, José R. Romero, Refat Assad, Rebecca Sugg, Muhammad M. Alvi, Jonathan Hartman, Ankur Garg, Curtis A. Given, Jeffrey Hilburn, Christopher Commichau, Changsoo Hahm, Angel Pulido, Nima Ramezan‐Arab, Anna Khanna, Armistead Williams, R. Nagaraja Reddy, Bhupat Desai, Laurence Ufford, Keith O. Jones, Elizabeth H. Wise, Gauhar Chaudhary, Joseph Hanna, Franklin A. Marden, Ajay Arora, Raymond Reichwein, Kelly Matmati, Kumiko Owada, Ashish Masih, Larry Shepherd, Stephen T. Gancher, Matthew Smith, Joseph Mazzola, Edward Plyler, James Napier, Amer Alshekhlee, Tarakad S. Ramachandran, David Michael Jorolemon, Padalino Collin Maloney, Laxmi Dhakal, Truman J. Milling, Harish Shownkeen, Paul A. Cullis, Sajjad Mueed, Steven R. Levine, Rose Dotson, Elisheva Coleman, Rajan Gadhia, Paul W. Lewis, Rehan Sajjad, Angelos Katramados, Rashmikant Kothari, Fen Lei Chang, Kinjal Desai, Gary Reese, Ashu Jadhav, Jeffrey L. Saver, Janice A. Miller, Matthew Tenser

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineStroke (engine)Ischemic strokeInternal medicineCardiologyIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: Although most strokes present with mild symptoms, these have been poorly represented in clinical trials. The objective of this study is to describe multidimensional outcomes, identify predictors of worse outcomes, and explore the effect of thrombolysis in this population. Methods: This prospective observational study included patients with ischemic stroke or transient ischemic attack, a baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score 0 to 5, presenting within 4.5 hours from symptom onset. The primary outcome was a 90-day modified Rankin Scale score of 0 to 1; secondary outcomes included good outcomes in the Barthel Index, Stroke Impact Scale-16, and European Quality of Life. Multivariable models were created to determine predictors of outcomes and the effect of alteplase. Results: A total of 1765 participants were included from 100 Get With The Guidelines-Stroke participating hospitals (age, 65±14; 42% women; final diagnosis of ischemic stroke, 90%; transient ischemic attack, 10%; 57% received alteplase). At 90 days, 37% were disabled and 25% not independent. Worse outcomes were noted for older individuals, women, non-Hispanic Blacks and Hispanics, Medicaid recipients, smokers, those with diabetes, atrial fibrillation, prior stroke, higher baseline NIHSS, visual field defects, and extremity weakness. Similar outcomes were noted for the alteplase-treated and untreated groups. Alteplase-treated patients were younger (64±13 versus 67±1.4) with higher NIHSS (2.9±1.4 versus 1.7±1.4). After adjusting for age, sex, race/ethnicity, and baseline NIHSS, we did not identify an effect of alteplase on the primary outcome but did find an association with Stroke Impact Scale-16 in the restricted sample of baseline NIHSS score 3–5. Few symptomatic intracerebral hemorrhages were recorded (<1%). Conclusions: A large proportion of stroke patients presenting with low NIHSS have a disabled outcome. Baseline predictors of worse outcomes are described. An effect of alteplase on outcomes was not identified in the overall cohort, but a suggestion of efficacy was noted in the NIHSS 3–5 subgroup. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov; Unique identifier: NCT02072681.

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 seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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