Association of Lesion Topography with Functional Outcomes in Acute Ischemic Stroke Patients Considered for, or Receiving, Reperfusion Therapy: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of lesion topography (LT), characterised by the Alberta Stroke Programme Early CT Score (ASPECTS), on outcomes after reperfusion therapy in acute ischemic stroke (AIS) is poorly elucidated. We investigated the prognostic accuracy of ASPECTS-based LT assessment and its association with clinical outcomes in AIS patients considered for reperfusion therapy or receiving intravenous thrombolysis (IVT), endovascular thrombectomy (EVT), or none or both. Methods: Studies were identified from PubMed with additional studies added from Google Scholar. The prevalence of individual ASPECTS regions will also be determined. The association of individual ASPECTS regions with the functional outcome at 90 days will be assessed using random-effects modelling for various cut-offs, such as 6, 7 and 8. The association of continuous ASPECTS with the functional outcome at 90 days will also be undertaken. Forest plots of odds ratios (ORs) will be generated. Results: A total of 25 studies have been included in the final analysis, encompassing 11,404 patients. Pooled estimates indicate that the highest prevalence rates were in cases involving the insula and lentiform nucleus. Subgroup analysis for ASPECTS < 6 (OR 6.10; 95% CI 2.50−14.90; p < 0.0001), ASPECTS < 7 (OR 4.58; 95% CI 1.18−17.86; p < 0.0001) and ASPECTS < 8 (OR 2.26; 95% CI 1.32−3.89; p < 0.0001) revealed a significant association with poor functional outcome at 90 days. Decreasing ASPECTS significantly increased the odds of poor functional outcomes at 90 days (SMD −1.15; 95% CI −1.77−−0.52; p < 0.0001). Conclusions: Our meta-analysis demonstrates that decreasing ASPECTS is significantly associated with poor functional outcomes. Individual ASPECTS regions associated with the highest odds of poor functional outcomes were identified. Future studies on the association of LT and clinical outcomes specific to EVT are required.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».