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Enregistrement W3175289002 · doi:10.3389/fnagi.2021.651614

Time Course and Clinical Relevance of Neurological Deterioration After Endovascular Recanalization Therapy for Anterior Circulation Large Vessel Occlusion Stroke

2021· article· en· W3175289002 sur OpenAlexaboutno aff
Zibao Li, Hongchuan Zhang, Jian Han, Zhaohu Chu, Shoucai Zhao, Qian Yang, Xianjun Huang, Zhiming Zhou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWannan Medical College
Mots-clésMedicineLogistic regressionStroke (engine)Internal medicineOcclusionCardiologyClinical significanceComplicationIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurological deterioration (ND) is a devastating complication for patients with ischemic stroke after endovascular recanalization therapy (EVT). We aimed to investigate the time course and clinical relevance of ND after EVT. Consecutive patients with acute ischemic stroke who underwent EVT for large arterial occlusions of the anterior cerebral circulation were enrolled. The National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) scores were assessed before EVT, at the end of EVT, at 24 h (d1), on day 3 (d3), on day 15 (d15), at discharge and anytime when ND was indicated. ND was defined as an increase of ≥ 4 points in the NIHSS score and was divided into acute ND (AD, within 24 h), subacute ND (SD, d1–d3), and delayed ND (DD, d3–d15 or discharge). Using multivariable logistic regression analysis, we explored predictors and outcomes of ND at different time periods. As a result, of 343 patients, 129 (37.6%) experienced ND, including 90 (26.2%) with AD, 27 (7.9%) with SD and 12 (3.5%) with DD. Multivariable logistic regression analysis revealed that history of hypertension, cardioembolic stroke, lower Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS), and poor collaterals were significantly associated with an increased risk of AD; history of hypertension, lower ASPECTS, poor collaterals, and unsuccessful recanalization, with SD; and high admission NIHSS score, with DD. In addition, patients who experienced AD (OR = 10.22, P < 0.001), SD (OR = 15.89, P = 0.004), or DD (OR = 8.31, P = 0.015) were more likely to have poor outcomes. ND was a strong predictor of poor stroke outcomes. Management of related risk factors at different ND time periods might improve the prognosis of EVT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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