Relative Effect of Stroke Severity and Age on Outcomes of Mechanical Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
echanical thrombectomy (MT) has become the standard of care for patients presenting with anterior circulation large vessel occlusion (LVO) acute ischemic strokes.In the context of limited resources (eg, interventional neuroradiologists), substantial procedural costs, and globally increasing stroke cases, identifying patients who are more likely to benefit from MT is of crucial relevance.Stroke severity and age are readily available and strong determinants of outcomes in patients receiving MT in clinical trials, and they heavily influence the decision of whether to perform an MT. 1 The efficacy of MT in patients with severe strokes is clearly larger than among those with less severe deficits.1 In clinical trials, age is associated with worse outcomes in patients with LVO, with or without MT. 1 In observational studies, MT in the older age group (eg, ≥80 years old) is associated with lower likelihood of shift to better outcomes and higher rates of death 2 than in clinical trials, raising red flags regarding the benefit of MT in the elderly population in the real-world setting.3 Importantly, the interplay between stroke severity and age as well as the relative weight of each variable on outcomes are poorly understood.This knowledge gap has the potential to lead to suboptimal therapeutic decisions, underscoring the need for more research on this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».