MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281724357 · doi:10.1161/svin.121.000252

Predictors of Decompressive Hemicraniectomy in Successfully Recanalized Patients With Anterior Circulation Emergency Large‐Vessel Occlusion

2022· article· en· W4281724357 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel M. Heiferman, Georgios Tsivgoulis, Savdeep Singh, Diana Alsbrook, Ghaida Zaid, Leila Gachechiladze, Balaji Krishnaiah, Violiza Inoa‐Acosta, Nickalus R. Khan, Christopher Nickele, Daniel Hoit, Andrei V. Alexandrov, Lucas Elijovich, Adam S Arthur, Nitin Goyal

Notice bibliographique

RevueStroke Vascular and Interventional Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Science Center, University of Tennessee
Mots-clésInterquartile rangeMedicineThrombolysisCardiologyInternal medicineConfoundingStroke (engine)SurgeryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Mechanical thrombectomy (MT) has been shown to improve functional outcome in patients with anterior circulation strokes and emergent large‐vessel occlusion (ELVO). Despite successful recanalization, some of these patients require decompressive hemicraniectomy (DHC). We aimed to study the predictors of DHC in successfully recanalized anterior circulation ELVO patients. Methods Consecutive patients with anterior circulation ELVO treated with MT during a 6‐year period were evaluated. Only successfully recanalized patients (modified Thrombolysis in Cerebral Infarction grades 2b, 2c, or 3) after MT were included in the analysis. Baseline demographic, clinical, and procedural variables were compared between patients requiring DHC after successful recanalization versus those who did not. Results Of 453 successfully recanalized patients with ELVO, 47 who underwent DHC had higher admission blood glucose levels (170±88 versus 142±66 mg/dL; P =0.008), lower median Alberta Stroke Program Early CT Scores (9 [interquartile range, 8–10] versus 10 [interquartile range, 9–10]; P =0.002), higher prevalence of poor collaterals on pretreatment computed tomography angiogram (75% versus 26%; P <0.001), and required more passes during MT (median, 3 [interquartile range, 3–4] versus 2 [interquartile range, 1–2]; P =0.001) compared with those who did not undergo DHC. In a multivariable model after adjusting for multiple confounders, higher admission blood glucose levels ( P =0.031), poor collaterals on computed tomography angiography ( P <0.001), and higher number of passes during MT ( P <0.001) emerged as independent predictors of DHC in successfully recanalized patients with ELVO. Conclusions Higher admission blood glucose levels, poor collateral pattern on computed tomography angiography, and higher number of passes during MT were independently associated with DHC in patients with anterior circulation ELVO achieving successful recanalization following MT.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke Vascular and Interventional NeurologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207