Repeated mechanical thrombectomy for recurrent large vessel occlusion: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical thrombectomy (MT) is the standard treatment for acute large vessel occlusion (LVO). Recurrent LVO can still occur in patients who already underwent MT for the first LVO. This study aimed to evaluate the efficacy of repeating MT for recurrent LVO. METHODS: This meta-analysis of the available literature was conducted to summarize the current evidence regarding repeated MT outcomes in patients with recurrent LVO. All studies with ≥ 1 outcomes of interest were included. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used for risk of bias assessment. RESULTS: Twenty studies, 10 observational (n = 21,251 patients) and 10 case reports (n = 10 patients), were included. 266 patients (62.78% females) with recurrent LVO were identified, with an overall prevalence of 1.6% and a mean age of 65.67 ± 16.23 years. Cardio-embolism was the most common mechanism in both times, with a median of 15 days between the first and second LVOs. Compared with pre-intervention, the first and second MTs significantly reduced the National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score, (mean difference (MD) = -8.91) and (MD = -5.97) respectively, with a significant difference (p = 0.001). The rate of favorable outcome (modified Rankin scale (mRS) score 0-3) was 82.6% and 59.2% after the first and second MTs respectively, with a significant difference (p < 0.001). CONCLUSION: In properly selected recurrent LVO patients, repeated MT is efficacious and safe. A prior MT procedure should not discourage aggressive treatment as many patients may achieve favorable 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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».