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Enregistrement W4321376602 · doi:10.3389/fneur.2023.1079205

Risk factors of hemorrhagic transformation in acute ischaemic stroke: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4321376602 sur OpenAlexaboutno aff
Jiacheng Sun, Christina Lam, Lauren Christie, Christopher Blair, Xingjuan Li, Freda Werdiger, Qing Yang, Andrew Bivard, Longting Lin, Mark Parsons

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineThrombolysisConfidence intervalOdds ratioIntracerebral hemorrhageStroke (engine)Meta-analysisCardiologyMyocardial infarctionSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Hemorrhagic transformation (HT) following reperfusion therapies for acute ischaemic stroke often predicts a poor prognosis. This systematic review and meta-analysis aims to identify risk factors for HT, and how these vary with hyperacute treatment [intravenous thrombolysis (IVT) and endovascular thrombectomy (EVT)]. Methods Electronic databases PubMed and EMBASE were used to search relevant studies. Pooled odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI) were estimated. Results A total of 120 studies were included. Atrial fibrillation and NIHSS score were common predictors for any intracerebral hemorrhage (ICH) after reperfusion therapies (both IVT and EVT), while a hyperdense artery sign (OR = 2.605, 95% CI 1.212–5.599, I2 = 0.0%) and number of thrombectomy passes (OR = 1.151, 95% CI 1.041–1.272, I2 = 54.3%) were predictors of any ICH after IVT and EVT, respectively. Common predictors for symptomatic ICH (sICH) after reperfusion therapies were age and serum glucose level. Atrial fibrillation (OR = 3.867, 95% CI 1.970–7.591, I2 = 29.1%), NIHSS score (OR = 1.082, 95% CI 1.060–1.105, I2 = 54.5%) and onset-to-treatment time (OR = 1.003, 95% CI 1.001–1.005, I2 = 0.0%) were predictors of sICH after IVT. Alberta Stroke Program Early CT score (ASPECTS) (OR = 0.686, 95% CI 0.565–0.833, I2 =77.6%) and number of thrombectomy passes (OR = 1.374, 95% CI 1.012–1.866, I2 = 86.4%) were predictors of sICH after EVT. Conclusion Several predictors of ICH were identified, which varied by treatment type. Studies based on larger and multi-center data sets should be prioritized to confirm the results. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=268927 , identifier: CRD42021268927.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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