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Enregistrement W4224313872 · doi:10.7759/cureus.24449

Predictors of Radiographic and Symptomatic Hemorrhagic Conversion Following Endovascular Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke Due to Large Vessel Occlusion

2022· article· en· W4224313872 sur OpenAlexaboutno aff
Kainaat Javed, Andre E. Boyke, Ishan Naidu, Jessica Ryvlin, Rose Fluss, Adisson Fortunel, Joseph Dardick, Devikarani Kadaba, David Altschul, Neil Haranhalli

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineStroke (engine)Odds ratioConfidence intervalLogistic regressionRetrospective cohort studyOcclusionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Endovascular therapy is known to achieve a high rate of recanalization in patients with acute ischemic stroke (AIS) due to large vessel occlusion (LVO) and is currently the standard of care. Hemorrhagic conversion is a severe complication that may occur following AIS in patients undergoing endovascular thrombectomy (EVT). There is a scarcity of data on the risk factors related to HV in post-EVT patients, especially those who develop symptomatic hemorrhagic conversion. The main objective of our study is to identify independent predictors of radiographic and symptomatic hemorrhagic conversion in our diverse patient population with multiple baseline comorbidities that presented with AIS and were treated with EVT as per the most updated guidelines and practices. Methodology This is a retrospective chart review in which we enrolled adult patients treated with EVT for AIS at a comprehensive stroke center in the Bronx, NY, over a four-year period. Bivariate analyses followed by multiple logistic regression modeling were performed to determine the independent predictors of all and symptomatic hemorrhagic conversion. Results A total of 326 patients who underwent EVT for AIS were enrolled. Of these, 74 (22.7%) had an HC, while 252 (77.3%) did not. In total, 25 out of the 74 (33.7%) patients were symptomatic. In the logistic regression model, a history of prior ischemic stroke (odds ratio (OR) = 2.197; 95% confidence interval (CI) = 1.062-4.545; p-value = 0.034), Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) of <6 (OR = 2.207; 95% CI = 1.477-7.194; p-value = 0.019), and Thrombolysis in Cerebral Infarction (TICI) 2B-3 recanalization (OR = 2.551; 95% CI = 1.998-6.520; p-value=0.045) were found to be independent predictors of all types of hemorrhagic conversion. The only independent predictor of symptomatic hemorrhagic conversion on multiple logistic regression modeling was an elevated international normalized ratio (INR) (OR = 11.051; 95% CI = 1.866-65.440; p-value = 0.008). Conclusions History of prior ischemic stroke, low ASPECTS score, and TICI 2B-3 recanalization are independent predictors of hemorrhagic conversion while an elevated INR is the only independent predictor of symptomatic hemorrhagic conversion in post-thrombectomy patients.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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