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Enregistrement W4378211375 · doi:10.1136/jnis-2023-020296

How much of the outcome improvement after successful recanalization is explained by follow-up infarct volume reduction?

2023· article· en· W4378211375 sur OpenAlexaffabout
Helge Kniep, Lukas Meyer, Gabriel Broocks, Matthias Bechstein, Friederike Austein, Rosalie McDonough, Caspar Brekenfeld, Fabian Flottmann, Milani Deb‐Chatterji, Anna Alegiani, Uta Hanning, Götz Thomalla, Jens Fiehler, Susanne Gellißen

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReduction (mathematics)Outcome (game theory)Volume (thermodynamics)SurgeryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Follow-up infarct volume (FIV) is used as surrogate for treatment efficiency in mechanical thrombectomy (MT). However, previous works suggest that MT-related FIV reduction has only limited association with outcome comparing MT independently of recanalization success versus medical care. It remains unclear to what extent the relationship between successful recanalization versus persistent occlusion and functional outcome is explained by FIV reduction. OBJECTIVE: To determine whether FIV mediates the relationship between successful recanalization and functional outcome. METHODS: All patients from our institution enrolled in the German Stroke Registry (May 2015-December 2019) with anterior circulation stroke; availability of the relevant clinical data, and follow-up-CT were analyzed. The effect of FIV reduction on functional outcome (90-day modified Rankin Scale (mRS) score ≤2) after successful recanalization (Thrombolysis in Cerebral Infarction ≥2b) was quantified using mediation analysis. RESULTS: 429 patients were included, of whom, 309 (72 %) had successful recanalization and 127 (39%) had good functional outcome. Good outcome was associated with age (OR=0.89, P<0.001), pre-stroke mRS score (OR=0.38, P<0.001), FIV (OR=0.98, P<0.001), hypertension (OR=2.08, P<0.05), and successful recanalization (OR=3.57, P<0.01). Using linear regression in the mediator pathway, FIV was associated with Alberta Stroke program Early CT Score (coefficient (Co)=-26.13, P<0.001), admission National Institutes of Health Stroke Scale score (Co=3.69, P<0.001), age (Co=-1.18, P<0.05), and successful recanalization (Co=-85.22, P<0.001). Successful recanalization increased the probability of good outcome by 23 percentage points (pp) (95% CI 16pp to 29pp). 56% (95% CI 38% to 78%) of the improvement in good outcome was explained by FIV reduction. CONCLUSION: 56% (95% CI 38% to 78%) of outcome improvement after successful recanalization was explained by FIV reduction. Results corroborate pathophysiological assumptions and confirm the value of FIV as an imaging endpoint in clinical trials. 44% (95% CI 22% to 62%) of the improvement in outcome was not explained by FIV reduction and reflects the remaining mismatch between radiological and clinical outcome measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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