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Enregistrement W4385398437 · doi:10.1136/jnis-2023-snis.7

O-007 Bridging thrombolysis yields diminished benefit among elderly stroke patients treated with endovascular thrombectomy

2023· article· en· W4385398437 sur OpenAlexaboutno aff
Huanwen Chen, M Khunte, Marco Colasurdo, Ajay Malhotra, Dheeraj Gandhi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisConfoundingLogistic regressionStroke (engine)Bridging (networking)Odds ratioDemographicsInternal medicineEtiologyCardiologySurgeryEmergency medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Endovascular thrombectomy (EVT) and intravenous thrombolysis (IVT) are both effective treatments for patients with large vessel occlusion (LVO) acute ischemic stroke, however, it is unclear whether intravenous thrombolysis (IVT) prior to endovascular thrombectomy (EVT), also termed bridging thrombolysis, is beneficial for all patients. Methods This was a large-scale cross-sectional study of the 2016-2020 National Inpatient Sample (NIS) database. Adult EVT patients presenting directly to thrombectomy centers without prior treatment were identified. Patient demographics, stroke risk factors, stroke etiology, medical comorbidities, and IVT treatment were recorded. Primary outcome was in-hospital mortality. Secondary outcomes include rates of discharge to home and hemorrhagic complications. Multivariable logistic regression models were used to account for possible confounders. Results 35,735 EVT patients were identified, of whom 32.5% (11,630 patients) were treated with IVT. Overall, bridging thrombolysis was significantly associated with lower rates of in-hospital mortality (8.8% vs. 11.2%, p<0.001) and higher rates of discharge to home (38.0% vs. 28.7%, p<0.001). Age stratified analyses revealed that IVT’s association with lower odds of in-hospital mortality was significantly attenuated with increasing age (interaction p=0.038), and that there is no significant association between IVT treatment with in-hospital mortality in elderly patients after multivariable adjustments (80-89 years old, OR 0.99 [95%CI 0.72-1.35], p=0.94). Similarly, older age significantly amplifies the hemorrhagic risk associated with bridging thrombolysis (interaction p=0.006). When considering only patients without hemorrhagic complications, age does not significantly modulate IVT’s association with in-hospital mortality (interaction p=0.61). Conclusions Bridging thrombolysis may be associated with better outcomes in a real-world setting; however, this association is diminished among elderly patients due to higher rates of hemorrhagic complications. Meta-analyses of trial data and future prospective studies are needed to fully elucidate the benefits and risks of bridging thrombolysis in the elderly population. Disclosures H. Chen: None. M. Khunte: None. M. Colasurdo: None. A. Malhotra: None. D. Gandhi: 1; C; National Institutes of Health, Focused Ultrasound Foundation, MicroVention, University of Calgary, University of Maryland Medical Center.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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