Futile Recanalization After Endovascular Treatment in Patients With Acute Basilar Artery Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is estimated that >50% of acute basilar artery occlusion (ABAO) patients with successful reperfusion after endovascular treatment (EVT) have futile recanalization. However, few studies investigated the reasons behind this. OBJECTIVE: To identify the factors associated with futile recanalization in ABAO after successful reperfusion. METHODS: We recruited patients with successful reperfusion (expanded Thrombolysis In Cerebral Infarction score of ≥2b) after EVT from the Basilar Artery Occlusion Study registry. Patients were divided into meaningful recanalization (90-day modified Rankin Scale 0-3) and futile recanalization (90-day modified Rankin Scale 4-6) groups. Multivariable logistic regression analyses were used to identify the predictors of futile recanalization. RESULTS: A total of 522 patients with successful reperfusion were selected. Of these, 328 patients had futile recanalization and 194 had meaningful recanalization. Multivariable logistic regression shows that higher neutrophil-to-lymphocyte ratio ( P = .01), higher baseline National Institutes of Health Stroke Scale score ( P < .001), longer puncture to recanalization time ( P = .02), lower baseline posterior circulation Alberta Stroke Program Early CT score ( P < .001), lower posterior circulation collateral score ( P = .02), incomplete reperfusion ( P < .001), and diabetes mellitus ( P < .001) were predictors of futile recanalization. CONCLUSION: Higher neutrophil-to-lymphocyte ratio, longer puncture to recanalization time, incomplete reperfusion, stroke severity, lower baseline posterior circulation Alberta Stroke Program Early CT score, poor collaterals, and diabetes mellitus were independent predictors of futile recanalization in patients with ABAO with successful reperfusion after EVT. Moreover, multiple stent retriever passes were associated with a high proportion of futile recanalization in patients with late time windows.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».