P.159 Saskatchewan experience with mechanical thrombectomy under general anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
Background: While mechanical thrombectomy (MT) has become broadly used, many nuances around its performance are still contentious. In particular, the optimal sedation strategy for MT is not clear in the literature. Methods: This study was a single-center retrospective cohort study of a prospectively collected database. Age, gender, pre-treatment NIH stroke score (NIHSS), Alberta stroke program early score CT (ASPECTS), quality of collateralization, whether the patient underwent thrombectomy, tandem carotid occlusion, and thrombolysis in cerebral infarction (TICI) score were recorded in the database. Results: We identified 228 patients having anterior circulation mechanical thrombectomy (MT). 91 were right-sided, 108 were left-sided. Collaterals were graded as good in 135 (71.4), moderate in 44 (23.2%), and poor in 10 (5.3%). The average pre-MT ASPECTS was 8.1 (range). We found significant differences between all patients, patients with good outcome (mRS 0-2) and death in age, baseline NIHSS, collateralization, and TICI revascularization score. Multivariate analysis was performed with showed significant associations of sidedness, collateralization, TICI score and hemorrhage with neurological outcome. Right-sided stroke, better collaterals, higher TICI score and absence of hemorrhage were associated with better outcomes. Conclusions: We found comparable outcomes to those reported in the literature with use of general anesthetic. We identify several factors that influence outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».