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Enregistrement W4375956041 · doi:10.1111/ene.15842

Predictors for clinical and functional outcomes in stroke patients with first‐pass complete recanalization after thrombectomy

2023· article· en· W4375956041 sur OpenAlexaboutno aff
Manuel Cappellari, Valentina Saia, Giovanni Pracucci, Enrico Fainardi, Ilaria Casetta, Fabrizio Sallustio, Patrizia Nencini, Guido Bigliardi, Andrea Saletti, Maria Ruggiero, Valerio Da Ros, Lucio Castellan, Rossana Tassi, Nicolò Mandruzzato, Danilo Toni, Salvatore Mangiafico

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleRadiological weaponStroke (engine)Logistic regressionInternal medicineGroinOdds ratioSurgeryCardiologyIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The aim was to identify baseline clinical and radiological/procedural predictors and 24-h radiological predictors for clinical and functional outcomes in stroke patients obtaining complete recanalization in one pass of mechanical thrombectomy (MT) in an optimal baseline and procedural setting. METHODS: A retrospective analysis was conducted of prospectively collected data from 924 stroke patients with anterior large vessel occlusion, Alberta Stroke Program Early Computed Tomography (ASPECT) score ≥6 and pre-stroke modified Rankin Scale score 0, who started MT ≤6 h from symptom onset and obtained first-pass complete recanalization. A first logistic regression model was performed to identify baseline clinical predictors and a second model to identify baseline radiological/procedural predictors. A third model including baseline clinical and radiological/procedural predictors was performed, and a fourth model including independent baseline predictors from the third model plus 24-h radiological variables (hemorrhagic transformation [HT] and cerebral edema [CED]). RESULTS: In the fourth model, higher National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score (odds ratio [OR] 1.089) and higher ASPECT score (OR 1.292) were predictors of early neurological improvement (ENI) (NIHSS score ≤4 points from baseline or NIHSS score of 0 at 24 h), whereas older age (OR 0.973), longer procedure time (OR 0.990), HT (OR 0.272) and CED (OR 0.569) were inversely associated with ENI. Older age (OR 0.970), diabetes mellitus (OR 0.456), higher NIHSS score (OR 0.886), general anesthesia (OR 0.454), longer onset-to-groin time (OR 0.996), HT (OR 0.340) and CED (OR 0.361) were inversely associated with 3-month excellent functional outcome (mRS score 0-1), whereas higher ASPECT score (OR 1.294) was a predictor of excellent outcome. CONCLUSIONS: Higher NIHSS score was a predictor of ENI but inversely associated with 3-month excellent outcome. Older age, HT and CED were inversely associated with both good outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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