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Enregistrement W3162969966 · doi:10.1161/strokeaha.120.033246

Cerebral Edema in Patients With Large Hemispheric Infarct Undergoing Reperfusion Treatment: A HERMES Meta-Analysis

2021· review· en· W3162969966 sur OpenAlexaffabout
Felix Ng, Nawaf Yassi, Gagan Sharma, Scott Brown, Mayank Goyal, Charles B.L.M. Majoie, Tudor G. Jovin, Michael D. Hill, Keith W. Muir, Jeffrey L. Saver, Françis Guillemin, Andrew M. Demchuk, Bijoy K. Menon, Luís San Román, David S. Liebeskind, Phil White, Diederik W.J. Dippel, Antoni Dávalos, Serge Bracard, Peter Mitchell, Michael Wald, Stephen M. Davis, Kevin N. Sheth, W. Taylor Kimberly, Bruce Campbell

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineStroke (engine)Odds ratioEdemaMagnetic resonance imagingPerfusion scanningReperfusion therapyRandomized controlled trialCardiologyInternal medicineInfarctionRadiologyPerfusionMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: Whether reperfusion into infarcted tissue exacerbates cerebral edema has treatment implications in patients presenting with extensive irreversible injury. We investigated the effects of endovascular thrombectomy and reperfusion on cerebral edema in patients presenting with radiological evidence of large hemispheric infarction at baseline. Methods: In a systematic review and individual patient-level meta-analysis of 7 randomized controlled trials comparing thrombectomy versus medical therapy in anterior circulation ischemic stroke published between January 1, 2010, and May 31, 2017 (Highly Effective Reperfusion Using Multiple Endovascular Devices collaboration), we analyzed the association between thrombectomy and reperfusion with maximal midline shift (MLS) on follow-up imaging as a measure of the space-occupying effect of cerebral edema in patients with large hemispheric infarction on pretreatment imaging, defined as diffusion-magnetic resonance imaging or computed tomography (CT)-perfusion ischemic core 80 to 300 mL or noncontrast CT-Alberta Stroke Program Early CT Score ≤5. Risk of bias was assessed using the Cochrane tool. Results: Among 1764 patients, 177 presented with large hemispheric infarction. Thrombectomy and reperfusion were associated with functional improvement (thrombectomy common odds ratio =2.30 [95% CI, 1.32–4.00]; reperfusion common odds ratio =4.73 [95% CI, 1.66–13.52]) but not MLS (thrombectomy β=−0.27 [95% CI, −1.52 to 0.98]; reperfusion β=−0.78 [95% CI, −3.07 to 1.50]) when adjusting for age, National Institutes of Health Stroke Score, glucose, and time-to-follow-up imaging. In an exploratory analysis of patients presenting with core volume >130 mL or CT-Alberta Stroke Program Early CT Score ≤3 (n=76), thrombectomy was associated with greater MLS after adjusting for age and National Institutes of Health Stroke Score (β=2.76 [95% CI, 0.33–5.20]) but not functional improvement (odds ratio, 1.71 [95% CI, 0.24–12.08]). Conclusions: In patients presenting with large hemispheric infarction, thrombectomy and reperfusion were not associated with MLS, except in the subgroup with very large core volume (>130 mL) in whom thrombectomy was associated with increased MLS due to space-occupying ischemic edema. Mitigating cerebral edema-mediated secondary injury in patients with very large infarcts may further improve outcomes after reperfusion therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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