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Enregistrement W3201950895 · doi:10.5853/jos.2021.00962

Effectiveness of Thrombectomy in Stroke According to Baseline Prognostic Factors: Inverse Probability of Treatment Weighting Analysis of a Population-Based Registry

2021· article· en· W3201950895 sur OpenAlexaboutno aff
Salvatore Rudilosso, José Ríos, Alejandro Rodríguez, Meritxell Gomis, Víctor Vera, Manuel Gómez‐Choco, Arturo Renú, Núria Matos, Laura Llull, Francisco Purroy, Sergio Amaro, Mikel Terceño, Vı́ctor Obach, Joaquim Serena, Joan Martí‐Fábregas, Pedro Cardona, Carlos A. Molina, Ana Rodríguez-Campello, David Cánovas, Jerzy Krupiński, Xavier Ustrell, Ferràn Torres, Luís San Román, Mercè Salvat-Plana, Francesc Xavier Jiménez-Fàbrega, Ernest Palomeras, Esther Catena, Carla Colom, Dolores Cocho, Juanjo Baiges, Josep Maria Aragonès, Glòria Díaz, Xavier Costa, María Cruz Almendros, Maria Rybyeba, Miquel Barceló, Dolors Carrión, Matilde Núria Lòpez, Eduard Sanjurjo, Natàlia Pérez de la Ossa, Xabier Urra, Ángel Chamorro

Notice bibliographique

RevueJournal of Stroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos III
Mots-clésMedicineBaseline (sea)WeightingStroke (engine)PopulationInverse probability weightingStatisticsInternal medicineRadiologyPropensity score matchingMathematicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: In real-world practice, the benefit of mechanical thrombectomy (MT) is uncertain in stroke patients with very favorable or poor prognostic profiles at baseline. We studied the effectiveness of MT versus medical treatment stratifying by different baseline prognostic factors. METHODS: Retrospective analysis of 2,588 patients with an ischemic stroke due to large vessel occlusion nested in the population-based registry of stroke code activations in Catalonia from January 2017 to June 2019. The effect of MT on good functional outcome (modified Rankin Score ≤2) and survival at 3 months was studied using inverse probability of treatment weighting (IPTW) analysis in three pre-defined baseline prognostic groups: poor (if pre-stroke disability, age >85 years, National Institutes of Health Stroke Scale [NIHSS] >25, time from onset >6 hours, Alberta Stroke Program Early CT Score <6, proximal vertebrobasilar occlusion, supratherapeutic international normalized ratio >3), good (if NIHSS <6 or distal occlusion, in the absence of poor prognostic factors), or reference (not meeting other groups' criteria). RESULTS: Patients receiving MT (n=1,996, 77%) were younger, had less pre-stroke disability, and received systemic thrombolysis less frequently. These differences were balanced after the IPTW stratified by prognosis. MT was associated with good functional outcome in the reference (odds ratio [OR], 2.9; 95% confidence interval [CI], 2.0 to 4.4), and especially in the poor baseline prognostic stratum (OR, 3.9; 95% CI, 2.6 to 5.9), but not in the good prognostic stratum. MT was associated with survival only in the poor prognostic stratum (OR, 2.6; 95% CI, 2.0 to 3.3). CONCLUSIONS: Despite their worse overall outcomes, the impact of thrombectomy over medical management was more substantial in patients with poorer baseline prognostic factors than patients with good prognostic factors.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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