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Enregistrement W4206484071 · doi:10.1017/cjn.2021.348

P.068 Discrepancy between post-treatment infarct volume and 90-day outcome in ischemic stroke: A validation study in the ESCAPE-NA1 randomized controlled trial

2021· article· en· W4206484071 sur OpenAlexaffvenue
A Ganesh, JM Ospel, BK Menon, AM Demchuk, RG Nogueira, McTaggart Ra, AY Poppe, MA Almekhlafi, R Hanel, Götz Thomalla, Staffan Holmin, Volker Puetz, B Van Adel, JW Tarpley, Michael Tymianski, MD Hill, Manoj Goyal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Public HealthCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercentileStroke (engine)Stepwise regressionLogistic regressionRandomized controlled trialModified Rankin ScaleAdverse effectEndovascular treatmentInternal medicineIschemic strokeSurgeryAneurysmStatisticsIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Some patients do poorly despite small infarcts after endovascular therapy(EVT) whilst others with large infarcts do well. We validated exploratory findings from the ESCAPE trial regarding factors associated with such discrepancies, in the ESCAPE-NA1 trial(NCT02930018). Methods: We identified “discrepant cases” with modified Rankin Scale(mRS)≥3 despite small follow-up infarct volume(FIV≤25th-percentile) on 24-hour CT/MRI or mRS≤2 despite large FIV(volume≥75th-percentile). We compared area-under-the-curve(AUC) of pre-specified logistic models containing (a)pre-treatment factors(age/cancer/vascular risk-factors) and (b)treatment-related/post-treatment factors(serious adverse events/SAEs) in identifying small-FIV/mRS≥3 and large-FIV/mRS≤2, with stepwise regression-derived models. Results: Among 1,091 patients, 42/287(14.6%) with FIV≤7mL(25th-percentile) had mRS≥3; 65/275(23.6%) with FIV≥92mL(75th-percentile) had mRS≤2. Pre-specified pre-treatment factors(age/cancer/vascular risk-factors) were associated with FIV≤7mL/mRS≥3; stepwise models selected similar variables(similar AUCs:0.92-0.93,p=0.42). SAEs(infarct-in-new-territory/recurrent stroke/pneumonia/heart failure) were strongly associated with FIV≤7mL/mRS≥3; stepwise models also identified onset-to-needle time and hemoglobin(24-hours) as treatment-related/post-treatment factors(similar AUCs:0.92-0.94,p=0.14). Younger age was associated with FIV≥92mL/mRS≤2; stepwise models also selected diabetes absence and baseline hemoglobin(similar AUCs:0.76-0.77,p=0.82). Absence of SAEs(stroke progression/pneumonia/intracerebral hemorrhage) was strongly associated with FIV≥92mL/mRS≤2; stepwise models also identified 24-hour hemoglobin, glucose, and BP(similar AUCs:0.79-0.80,p=0.030). Conclusions: FIV-mRS discrepancies are associated with pre-treatment factors like age/comorbidities; and post-treatment complications related to stroke evolution, secondary prevention, and post-acute care quality. Optimizing thrombolysis speed, BP, glucose, and hemoglobin are modifiable factors meriting further study.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeEssai randomisé
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'admission2
Résumé présentoui

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