Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke: A Quantitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence and risk factors of hemorrhagic transformation (HT) after acute ischemic stroke HT have not been adequately delineated. We performed a systematic review and meta-analysis to identify English-language prospective observational MEDLINE and EMBASE-listed reports of acute ischemic stroke with HT published from 1985-2017. Studies that used the ECASS-2 definitions of hemorrhagic transformation subtypes, hemorrhagic infarction (HI), and parenchymal hematoma (PH) were included. Patients treated with intravenous thrombolysis with tissue plasminogen activator (IV-tPA) were compared with those who did not receive thrombolysis. A total of 65 studies with 17,259 patients met inclusion criteria. Overall, HT prevalence was 27%; 32% in patients receiving IV-tPA vs. 20% in those without. Overall PH prevalence was 9%; 12% in IV-tPA treated patients vs. 5% in those without. HT was associated with a history of atrial fibrillation (OR 2.94) and use of anticoagulants (OR 2.47). HT patients had higher NIHSS (Hedge's-G 0.96) and larger infarct volume (diffusion-weighted MRI, Hedge's-G 0.8). In IV-tPA treated patients, PH correlated with antiplatelet (OR 3) and statin treatment (OR 4). HT (OR 3) and PH (OR 8) were associated with a poor outcome at 90-day (mRS 5-6). Hemorrhagic transformation is a frequent complication of acute ischemic stroke and is associated with poor outcome. Recognition of risk factors for HT and PH may reduce their incidence and severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».