Đánh giá hiệu quả điều trị của phương pháp lấy huyết khối bằng dụng cụ cơ học ở bệnh nhân đột quỵ thiếu máu não cấp do tác nhánh lớn động mạch nội sọ có rung nhĩ
Notice bibliographique
Résumé
Mục tiêu: Đánh giá kết quả và các biến chứng của phương pháp lấy huyết khối bằng dụng cụ cơ học ở bệnh nhân rung nhĩ đột quỵ thiếu máu não cấp do tắc nhánh lớn động mạch sọ. Đối tượng và phương pháp: Can thiệp lâm sàng, tự chứng. Tiến hành trên 121 bệnh nhân thiếu máu não cấp do tắc nhánh lớn động mạch sọ được can thiệp lấy huyết khối bằng dụng cụ cơ học tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 từ tháng 6/2016 đến tháng 7/2017. Mô tả các đặc điểm chung, vị trí tắc mạch, điểm ASPECTS (Alberta Stroke Program Early CT score), điểm CHA2DS2 - VASc, nguyên nhân rung nhĩ, tỷ lệ bệnh nhân có chỉ định dùng thuốc chống đông, thời gian can thiệp, kết quả tái thông, kết quả hồi phục thần kinh và tử vong sau 90 ngày, các biến chứng can thiệp và trong quá trình điều trị. Kết quả: Tuổi trung bình 64,7 ± 12,7 năm, nữ giới chiếm tỷ lệ 50,4%. Tắc động mạch não giữa 44,7%, tắc động mạch cảnh trong 44,6%; tắc động mạch thân nền 10,7%. Có 91,7% bệnh nhân có điểm ASPECTS ≥ 6 điểm. 59,6% bệnh nhân rung nhĩ không do bệnh van tim, 62% bệnh nhân có chỉ định dùng kháng đông bắt buộc. Tỷ lệ tái thông tốt (mTICI = 2b, 3) là 97,5%. Tỷ lệ hồi phục thần kinh tốt (mRS = 0 - 2) sau 90 ngày là 70,3%, tử vong 19,8%. Chảy máu nội sọ có triệu chứng 9,9%; di chuyển huyết khối 22,5%, rách động mạch não khi can thiệp 2,5%. Kết luận: Lấy huyết khối điều trị bệnh nhân rung nhĩ đột quỵ thiếu máu não cấp do tắc nhánh lớn tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 có tỷ lệ tái thông cao (97,5%), cải thiện tốt, hồi phục chức năng thần kinh, tỷ lệ biến chứng chảy máu nội sọ có triệu chứng vẫn trong giới hạn cho phép của thủ thuật can thiệp mạch não cấp cứu.
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 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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».