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Enregistrement W4213177007 · doi:10.1136/neurintsurg-2021-018214

Risk factors of unexplained early neurological deterioration after treatment for ischemic stroke due to large vessel occlusion: a post hoc analysis of the HERMES study

2022· article· en· W4213177007 sur OpenAlexaff
Romain Bourcier, Mayank Goyal, Keith W. Muir, Hubert Desal, Diederik W.J. Dippel, Charles B.L.M. Majoie, Wim H. van Zwam, Tudor G. Jovin, Peter Mitchell, Andrew M. Demchuk, Robert J. van Oostenbrugge, Scott Brown, Bruce Campbell, Phil White, Michael D. Hill, Jeffrey L. Saver, Christian Weimar, Reza Jahan, Françis Guillemin, Serge Bracard, Olivier Naggara

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePost-hoc analysisLogistic regressionStroke (engine)PopulationCollateral circulationInternal medicineIschemic strokeIncidence (geometry)Post hocOcclusionCardiologySurgeryIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early neurological deterioration (END) after endovascular treatment (EVT) in patients with anterior circulation acute ischemic stroke (AIS) is associated with poor outcome. END may remain unexplained by parenchymal hemorrhage (UnEND). We aim to analyze the risk factors of UnEND in the medical management (MM) and EVT arms of the HERMES study. METHODS: We conducted a post-hoc analysis of anterior AIS patients who underwent EVT for proximal anterior occlusions. Risk factors of UnEND, defined as a worsening of ≥4 points between baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and NIHSS at 24 hours without hemorrhage, were compared between both arms using mixed logistic regression models adjusted for baseline characteristics. An interaction analysis between the EVT and MM arms for risk factors of UnEND was conducted. RESULTS: Among 1723 patients assessable for UnEND, 160 patients experienced an UnEND (9.3%), including 9.1% (78/854) in the EVT arm and 9.4% (82/869) in the MM arm. There was no significant difference in the incidence of UnEND between the two study arms. In the EVT population, independent risk factors of UnEND were lower baseline NIHSS, higher baseline glucose, and lower collateral grade. In the MM population, the only independent predictor of UnEND was higher baseline glucose. However, we did not demonstrate an interaction between EVT and MM for baseline factors as risk factors of UnEND. UnEND was, similarly in both treatment groups, a significant predictor of unfavorable outcome in both the EVT (p<0.001) and MM (p<0.001) arms. CONCLUSIONS: UnEND is not an uncommon event, with a similar rate which ever treatment arm is considered. In the clinical scenario of AIS due to large vessel occlusion, no patient-related factor seems to increase the risk for UnEND when treated by EVT compared with MM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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