Predictors of intracranial hemorrhage after mechanical thrombectomy using a stent-retriever for anterior circulation ischemic stroke: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Intracranial hemorrhage (ICH) after mechanical thrombectomy (MT) is a potentially catastrophic complication. We aimed to identify predictors of hemorrhagic complications following MT using a stent-retriever (SR) for acute ischemic stroke (AIS) patients due to large vessel occlusion of anterior circulation. In consecutive AIS patients, the clinical and procedural variables were retrospectively analyzed. ICH was evaluated on computed tomography performed 24 hours following MT and dichotomized into asymptomatic ICH and symptomatic intracranial hemorrhage (SICH) depending on the presence of neurological deterioration. Using univariate and multivariate analyses, the predictors of ICH and SICH were identified. The optimal cutoff value for predicting SICH was determined by receiver operating characteristic (ROC) analysis. Among 135 patients, ICH was detected in 52 (38.5%), and 17 (12.6%) were classified as having SICH. We found that serum glucose level (odds ratio [OR] 1.016, P = .011) and number of SR passes (OR 2.607, P < .001) were significantly correlated with ICH. Independent predictors of SICH included the baseline Alberta stroke program early computed tomography score (ASPECTS) (OR 0.485, P = .042), time from stroke onset to groin puncture (OTP) (OR 1.033, P = .016), and number of SR passes (OR 2.342, P = .038). In ROC analysis, baseline ASPECTS ≤ 7, OTP > 280 minutes, and SR passes > 3 were the optimal cutoff values for predicting SICH. In conclusion, serum glucose level and SR pass serve as predictors for any form of ICH in large vessel occlusion-induced AIS patients undergoing MT. Moreover, patients with lower ASPECTS, prolonged OTP, and multiple SR passes are more vulnerable to SICH.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».