Factors Associated with Unfavorable Functional Outcomes After Intravenous Thrombolysis in Patients with Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Intravenous thrombolysis (IVT) has become a standard treatment for eligible ischemic stroke patients. However, functional outcomes after receiving IVT varied widely. Hence the primary goal of this study is to identify characteristics related to poor outcomes. Patients and Methods: The study enrolled acute ischemic stroke patients aged 18 or older who received IVT within 4.5 hours after onset between January 2018 and December 2020. The data were retrospectively collected from medical records. The patients were classified as having an excellent (0-2) or poor (3-6) outcomes based on the 90-day modified Rankin Scale (mRS). Univariable and multivariable logistic regression analyses were used to evaluate the results. The predictive model was determined and developed the score using regression coefficients. The prediction power was validated using the area under the receiver operating characteristic curve analysis. Results: The study included 138 eligible participants. Forty-eight patients had unfavorable functional outcomes. With multivariable logistic regression analysis, factors significantly associated with poor outcomes were age (adjusted odds ratio (AOR), 1.03; 95% confidence interval (CI), 0.99-1.07; P = 0.05), diabetes (3.96; 1.61-9.37; P = 0.003), admission National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) (1.08; 1.01-1.15; P = 0.02) and initial Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) (0.56; 0.37-0.86; P = 0.009). The predictive model developed from the findings demonstrated good discrimination power (AuROC 0.803, 95% CI 0.728-0.877). Conclusion: The current study found that older age, diabetes, atrial fibrillation, higher admission NIHSS, and lower ASPECTS on the initial NCCT brain were related to unfavorable functional outcomes following IVT and served as good predictors of patient functional outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».