Outcomes of Endovascular Therapy in Patients With Prestroke Mobility Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Patients with prestroke mobility impairment (PSMI) were excluded from endovascular clinical trials. There are limited data regarding safety and outcomes of endovascular thrombectomy in this population. We used a large, national data set (Get With The Guidelines–Stroke) to evaluate the safety and outcomes of endovascular thrombectomy in patients with PSMI. Methods: We included patients who underwent endovascular thrombectomy in the Get With The Guidelines–Stroke registry between 2015 and 2019. PSMI was defined as the inability to ambulate independently. Generalized estimating equations for logistic regression models were used to evaluate the association between PSMI and outcomes. Results: Of 56 762 patients treated with endovascular thrombectomy, 2919 (5.14%) had PSMI. PSMI was not associated with symptomatic intracranial hemorrhage (6.0% versus 5.4%; P=0.979). In-hospital death or discharge to hospice occurred in 32.3% of patients with PSMI versus 17.5% without PSMI (adjusted odds ratio, 1.45 [1.32–1.58]). Conclusions: While procedural adverse outcomes were no higher in patients with PSMI, further study is necessary to determine clinical benefit in this population.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».