Prediction of 90 day home time among patients with low baseline ASPECTS undergoing endovascular thrombectomy: results from Alberta’s Provincial Stroke Registry (QuICR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefit of endovascular thrombectomy (EVT) in stroke patients with a low baseline Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS, ≤5) is uncertain. We aim to use random forest regression modeling to predict 90 day home time in patients with low ASPECTS. METHODS: We used the Quality Improvement and Clinical Research (QuICR) provincial stroke registry and administrative data from southern Alberta to identify patients who underwent EVT in our center from July 2015 to November 2020. Baseline ASPECTS on non-contrast CT and CT angiography data were scored by a two physician consensus. The primary outcome was the predicted 90 day home time (the number of nights a patient is back at their premorbid living situation without an increase in level of care within 90 days of the stroke) using random forests regression. Estimates were generated using 200 bootstrapped datasets. Covariate contribution to home time was determined using partial dependence plots. RESULTS: Of 657 EVT patients, 85 (12.9%) had baseline ASPECTS ≤5 (mean age 70.9 years, 44.7% women, 93.9% good-moderate collaterals, 60% M1-middle cerebral artery occlusion). Using partial dependence estimates, mean predicted home times were similar in the low ASPECTS (44.3 days) versus higher ASPECTS (43.1) groups. Factors predicting lower 90 day home time in this population were diabetes mellitus (-8.8 days), hypertension (-5.7 days), and atrial fibrillation (-3.6 days). There was no meaningful difference in predicted 90 day home time by sex, baseline National Institutes of Health Stroke Severity Scale score, occlusion site, tandem lesion, collateral grade or thrombolysis. CONCLUSIONS: Patients with low ASPECTS who are selected for EVT using demographic and clinical profiles similar to higher ASPECTS patients achieved comparable outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».