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Enregistrement W4210291755 · doi:10.1161/str.53.suppl_1.88

Abstract 88: Workflow Delays And Outcome Of Endovascular Thrombectomy In The Late Stroke Window:results From A Pooled Multicenter Analysis

2022· article· en· W4210291755 sur OpenAlexaff
Ayoola Ademola, Bijoy K. Menon, Mayank Goyal, John Thornton, Ilaria Casetta, Stefania Nannoni, Darragh Herlihy, Enrico Fainardi, Sarah Power, Valentina Saia, Aidan Hegarty, Giovanni Pracucci, Andrew M. Demchuk, Salvatore Mangiafico, Karl Boyle, Patrik Michel, Fouzi Bala, Kevin A. Hildebrand, Tolulope T. Sajobi, Michael D. Hill, Danilo Toni, Sean Murphy, Beom Joon Kim, Mohammed Almekhlafi

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleStroke (engine)Confidence intervalLogistic regressionRandomized controlled trialPerfusion scanningInternal medicineEmergency medicineSurgeryCardiologyIschemic strokePerfusionIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Efficient healthcare workflow leads to faster reperfusion and better functional outcomes of stroke in the early-time window. We investigated the impact of care delays on the outcomes of stroke patients treated with endovascular thrombectomy (EVT) in the late window. Methods: Pooled data from seven randomized clinical trials and registries that only included patients who underwent EVT in the late time window (onset/last known well (LKW) time to imaging time of 6 hours or more) were combined for this analysis. The time intervals from stroke onset to successful reperfusion were analyzed. Logistic regression was used to estimate the likelihood of a functionally independent outcome at 90 days (modified Rankin scale 0-2) for each time interval while adjusting for relevant patients’ characteristics. Negative binomial regression was used to evaluate the relationship between each time interval and the predictors. Results: 584 patients were included in this analysis. The median age was 70 years (IQR: 21), 293 [50.17%] were females, 298 (53.31%) had wake-up strokes, and the median ASPECTS was 8 (IQR: 2). All patients had CT, and CTA imaging, and 360 (61.64%) underwent perfusion imaging. Successful reperfusion was achieved in 469 (80.45%) patients, and 249 (44.54%) had independent outcomes at 90 days. For every 30 minutes delay, the estimated probability of functional independence decreased by 19% for the emergency department (ED) arrival to imaging time interval, by 25% from groin puncture to end of EVT, and by 12% from ED arrival to end of EVT. Older age and higher NIHSS were associated with longer time from imaging to groin puncture. However, only age was associated with a longer estimated times from stroke onset/LKW to arrival in ED and from stroke onset/LKW to the end of EVT. Conclusion: Faster in-hospital care is associated with improved functional independence among late-window patients. Page 1

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,018
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeMéta-analyse
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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