Risk Factors of Futile Recanalization Following Endovascular Treatment in Patients With Large‐Vessel Occlusion: Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Although successful recanalization (modified Thrombolysis in Cerebral Infarction score 2b–3) can be achieved in >80% of patients experiencing stroke attributable to large‐vessel occlusion, up to 50% of patients may develop poor clinical outcomes (modified Rankin scale score at 90 days of 3–6), termed as futile recanalization (FR). The meta‐analysis aims to determine various risk factors associated with FR. Methods In February 2021, a comprehensive literature search on risk factors associated with FR was performed with keywords, including “stroke,” “thrombectomy,” “treatment outcome,” and “risk factors.” Their correlations with FR were evaluated using the random effect size meta‐analysis model. Results Twenty studies with 3037 patients were included with an FR rate of 51.0%. Our meta‐analyses showed that age (mean difference [MD], 5.6; 95% CI, 4.7–6.6), National Institutes of Health Stroke Scale score (MD, 4.2; 95% CI, 3.2–5.1), Alberta Stroke Program Early Computed Tomography (CT) Score (MD, −0.5; 95% CI, 0.8–0.3), hypertension (odds ratio [OR], 1.5; 95% CI, 1.3–1.9), systolic blood pressure (MD, 6.9; 95% CI, 3.6–8.7), atrial fibrillation (OR, 1.5; 95% CI, 1.2–1.8), IV tPA (tissue‐type plasminogen activator) (OR, 0.7; 95% CI, 0.5–0.8), puncture to recanalization time (MD, 9.6; 95% CI, 5.3–13.8), and time of onset to recanalization (MD, 32.1; 95% CI, 6.5–47.7) were significantly associated with FR ( P <0.001). Conclusions Age, admission National Institutes of Health Stroke Scale score, Alberta Stroke Program Early CT Score, comorbidities, including hypertension, systolic blood pressure, atrial fibrillation, and use of IV tPA, as well as time frames, including onset to recanalization and onset to arrival, were significant influencing factors for FR after mechanical thrombectomy. Future research on the mechanism underlying FR is warranted.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».