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Enregistrement W4210256450 · doi:10.1161/str.53.suppl_1.wmp51

Abstract WMP51: Outcome Prediction In Late-Window Endovascular Treatment - Application Of MR PREDICTS To Patients Treated Beyond 6 Hours

2022· article· en· W4210256450 sur OpenAlexaff
Martha Marko, Esmée Venema, Bijoy K. Menon, Maxim J.H.L. Mulder, Diederik W.J. Dippel, Hester F. Lingsma, Bob Roozenbeek, Andrew M. Demchuk, Michael D. Hill, Mayank Goyal, Mohammed Almekhlafi

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndovascular treatmentStroke (engine)GroinOutcome (game theory)Nuclear medicineSurgeryInternal medicineAneurysm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Outcome prediction tools for large vessel occlusion (LVO) stroke patients receiving endovascular treatment (EVT) focus on patients treated within 6h from onset. We aimed to apply a validated tool to EVT-treated patients in the late window (beyond 6h from onset) and to investigate any outcome differences according to the imaging paradigm used for selection. Methods: MR PREDICTS is a prediction tool of the effect and benefit of EVT on functional outcome based on MR CLEAN and HERMES data sets. We applied the algorithm to patients treated with late-window EVT from three multicenter international trials (ESCAPE, ESCAPE-NA1, and ProVe-IT). We assessed the model performance by calculating its discrimination and calibration for the overall patient sample and for the subset of patients who underwent CTP. Results: We included 152 patients: 93 (61.2%) from the control arm of ESCAPE-NA1, 35 (23.0%) from ProVe-IT, and 24 (15.8%) from ESCAPE. Median age was 68.0 years (IQR: 58.0 - 77.2), median baseline NIHSS was 16 (IQR: 12 - 20) and 72.4% had M1-occlusions. Median time from onset to groin puncture was 592min (IQR: 496 - 666). Good functional outcome (mRS 0-2) at 3 months was achieved in 72/152 patients (47.4%). The averaged predicted probability of mRS 0-2 was 47.6%. In the CTP-subgroup 44/94 patients (46.8%) achieved mRS 0-2, the averaged predicted probability of mRS 0-2 was 46.5%. Evaluation of model performance resulted in a reasonable discriminative ability (Harrel’s c-statistic: overall 0.75, 95%CI 0.67 - 0.82, CTP-subgroup: 0.73, 95%CI 0.62 - 0.82, figure 1). Conclusions: The outcome-prediction model performed reasonably well when applied to EVT patients in the late time window. Our data supports the use of available prediction tools in patients treated beyond 6h of symptom onset until specific models are developed for late-window patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2022
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