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Enregistrement W4206946998 · doi:10.1136/neurintsurg-2021-017986

Benefit and risk of intravenous alteplase in patients with acute large vessel occlusion stroke and low ASPECTS

2022· article· en· W4206946998 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriel Broocks, Rosalie McDonough, Matthias Bechstein, Uta Hanning, Caspar Brekenfeld, Fabian Flottmann, Helge Kniep, Marie Teresa Nawka, Milani Deb‐Chatterji, Götz Thomalla, Peter B. Sporns, Leonard L.L. Yeo, Benjamin Yong‐Qiang Tan, Anil Gopinathan, Andreas Kastrup, Maria Politi, Panagiotis Papanagiotou, André Kemmling, Jens Fiehler, Lukas Meyer

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOcclusionStroke (engine)Acute strokeCardiologyInternal medicineTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The benefit of best medical treatment including intravenous alteplase (IVT) before mechanical thrombectomy (MT) in patients with acute ischemic stroke and extensive early ischemic changes on baseline CT remains uncertain. The purpose of this study was to evaluate the benefit of IVT for patients with low ASPECTS (Alberta Stroke Programme Early CT Score) compared with patients with or without MT. METHODS: This multicenter study pooled consecutive patients with anterior circulation acute stroke and ASPECTS≤5 to analyze the impact of IVT on functional outcome, and to compare bridging IVT with direct MT. Functional endpoints were the rates of good (modified Rankin Scale (mRS) score ≤2) and very poor (mRS ≥5) outcome at day 90. Safety endpoint was the occurrence of symptomatic intracranial hemorrhage (sICH). RESULTS: 429 patients were included. 290 (68%) received IVT and 168 (39%) underwent MT. The rate of good functional outcome was 14.4% (95% CI 7.1% to 21.8%) for patients who received bridging IVT and 24.4% (95% CI 16.5% to 32.2%) for those who underwent direct MT. The rate of sICH was significantly higher in patients with bridging IVT compared with direct MT (17.8% vs 6.4%, p=0.004). In multivariable logistic regression analysis, IVT was significantly associated with very poor outcome (OR 2.22, 95% CI 1.05 to 4.73, p=0.04) and sICH (OR 3.44, 95% CI 1.18 to 10.07, p=0.02). Successful recanalization, age, and ASPECTS were associated with good functional outcome. CONCLUSIONS: Bridging IVT in patients with low ASPECTS was associated with very poor functional outcome and an increased risk of sICH. The benefit of this treatment should therefore be carefully weighed in such scenarios. Further randomized controlled trials are required to validate our findings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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