Predictors of futile recanalization after endovascular treatment in acute ischemic stroke: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite successful recanalization after endovascular treatment, many patients with acute ischemic stroke due to large vessel occlusion still show functional dependence, namely futile recanalization. METHODS: PubMed and Embase were searched up to April 30, 2021. Studies that reported risk factors for futile recanalization following endovascular treatment of acute ischemic stroke were included. The mean difference (MD) or odds ratio (OR) and 95% confidence interval (95% CI) of each study were pooled for a meta-analysis. RESULTS: Twelve studies enrolling 2138 patients were included. The pooled analysis showed that age (MD 5.81, 95% CI 4.16 to 7.46), female sex (OR 1.40, 95% CI 1.16 to 1.68), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score (MD 4.22, 95% CI 3.38 to 5.07), Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) (MD -0.71, 95% CI -1.23 to -0.19), hypertension (OR 1.73, 95% CI 1.43 to 2.09), diabetes (OR 1.78, 95% CI 1.41 to 2.24), atrial fibrillation (OR 1.24, 95% CI 1.01 to 1.51), admission systolic blood pressure (MD 4.98, 95% CI 1.87 to 8.09), serum glucose (MD 0.59, 95% CI 0.37 to 0.81), internal carotid artery occlusion (OR 1.85, 95% CI 1.17 to 2.95), pre-treatment intravenous thrombolysis (OR 0.67, 95% CI 0.55 to 0.83), onset-to-puncture time (MD 16.92, 95% CI 6.52 to 27.31), puncture-to-recanalization time (MD 12.37, 95% CI 7.96 to 16.79), and post-treatment symptomatic intracerebral hemorrhage (OR 6.09, 95% CI 3.18 to 11.68) were significantly associated with futile recanalization. CONCLUSION: This study identified female sex, comorbidities, admission systolic blood pressure, serum glucose, occlusion site, non-bridging therapy, and post-procedural complication as predictors of futile recanalization, and also confirmed previously reported factors. Further large-scale prospective studies are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».