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Enregistrement W4221115741 · doi:10.1161/svin.121.000234

The Society of Vascular and Interventional Neurology (SVIN) Mechanical Thrombectomy Registry: Methods and Primary Results

2022· article· en· W4221115741 sur OpenAlexaboutno aff
Diogo C Haussen, Alhamza R Al‐Bayati, Mahmoud Mohammaden, Sunil A. Sheth, Sergio Salazar‐Marioni, Italo Linfante, Guilherme Dabus, Amy Starosciak, Ameer E Hassan, Wondwossen Tekle, Thanh N. Nguyen, Mohamad Abdalkader, Piers Klein, James E. Siegler, Pratit Patel, Tudor G. Jovin, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Mudassir Farooqui, Cynthia Zevallos, Shahram Majidi, Johanna T Fifi, Stavros Matsoukas, Brijesh Mehta, Joy Sessa, Rebecca Sugg, Steve M Cordina, Guillermo Linares, Weston R. Gordon, Mouhammad Jumaa, David S. Liebeskind, Raul G. Nogueira

Notice bibliographique

RevueStroke Vascular and Interventional Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeModified Rankin ScaleStroke (engine)Prospective cohort studyCohortOcclusionNeuroradiologyNeurologySurgeryEmergency medicineInternal medicineIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A better understanding of real-world practice patterns in the endovascular treatment for large vessel occlusion acute ischemic stroke is needed. Here, we report the methods and initial results of the Society of Vascular and Interventional Neurology (SVIN) Registry. Methods: The SVIN Registry is an ongoing prospective, multicenter, observational registry capturing patients with large vessel occlusion acute ischemic stroke undergoing endovascular treatment since November 2018. Participating sites also contributed pre-SVIN Registry data collected per institutional prospective registries, and these data were combined with the SVIN Registry in the SVIN Registry+ cohort. Results: There were 2088 patients treated across 11 US centers included in the prospective SVIN Registry and 5372 in SVIN Registry+. In the SVIN Registry cohort, the median number of enrollments per institution was 160 [interquartile range 53-243]. Median age was 67 [58-79] years, 49% were women, median National Institutes of Health Stroke Scale 16 [10-21], Alberta stroke program early CT score 9 [7-10], and 20% had baseline modified Rankin scale (mRS)≥2. The median last-known normal to puncture time was 7.7 [3.1-11.5] hours, and puncture-to-reperfusion was 33 [23-52] minutes. The predominant occlusion site was the middle cerebral artery-M1 (45%); medium vessel occlusions occurred in 97(4.6%) patients. The median number of passes was 1 [1-3] with 93% achieving expanded Treatment In Cerebral Ischemia2b50-3 reperfusion and 51% expanded Treatment In Cerebral Ischemia3/complete reperfusion. Symptomatic intracranial hemorrhage occurred in 5.3% of patients, with 37.3% functional independence (mRS0-2) and 26.4% mortality rates at 90-days. Multivariable regression indicated older age, longer last-normal to reperfusion, higher baseline National Institutes of Health Stroke Scale and glucose, lower Alberta stroke program early CT score, heart failure, and general anesthesia associated with lower 90-day chances of mRS0-2 at 90-days. Demographic, imaging, procedural, and clinical outcomes were similar in the SVIN Registry+. A comparison between AHA Guidelines-eligible patients from the SVIN Registry against the Highly Effective Reperfusion evaluated in Multiple Endovascular Stroke Trials study population demonstrated comparable clinical outcomes. Conclusions: The prospective SVIN Registry demonstrates that satisfactory procedural and clinical outcomes can be achieved in real-world practice, serving as a platform for local quality improvement and the investigation of unexplored frontiers in the endovascular treatment of acute stroke.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
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

Citations60
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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