E-029 Thrombectomy in stroke patients with low ASPECTS: is TICI 2C/3 superior to TICI 2B?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Purpose the procedural success of mechanical thrombectomy (MT) has been traditionally defined by a final thrombolysis in cerebral infarction (TICI) score of 2B/3. However, several studies have shown that patients with a TICI score of 2C and 3 have a significantly better outcome than those with a TICI score of 2B. This retrospective cohort study aimed to compare the outcomes of patients with low Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) (2-5) who achieved TICI 2B versus those who achieved TICI 2C/3 after MT in the early and late time window periods. Materials and Methods This study utilized data from the Stroke Thrombectomy and Aneurysm Registry (STAR), which combined databases from 32 thrombectomy-capable stroke centers between 2013 and 2023. The study included only patients with low ASPECTS who achieved TICI 2B, 2C, or 3 after MT for internal carotid artery (ICA) or middle cerebral artery (M1) stroke. Results Of the 10,081 patients who underwent MT, 309 met the inclusion criteria. Of these, 138 (44.6%) achieved TICI 2B, and 171 (55.4%) achieved TICI 2C/3. There were no significant differences in baseline characteristics between the two groups. The 90-day favorable outcome (Modified Rankin Score [mRS]: 0-3) was significantly better in the TICI 2C/3 group than in the TICI 2B group (42.0% versus 25.4%; P=0.047). After adjusting for Age, NIHSS, intravenous tPA administration, total attempts, distal embolization, successful recanalization, symptoms onset to groin puncture, and ICA involvement, binary regression analysis revealed that achieving TICI 2C/3 was significantly associated with higher odds of a favorable 90-day outcome (OR 3.30; 95% CI 1.24-9.51; P=0.02). Conclusion In patients with low ASPECTS, achieving a TICI 2C/3 score after MT is associated with a more favorable 90-day outcome. These findings suggest that TICI 2C/3 is a better target for MT than TICI 2B in patients with low ASPECTS. Disclosures S. Samir Elawady: None. M. Mahdi Sowlat: None. I. Maier: None. P. Jabbour: None. J. Kim: None. S. Quintero Wolfe: None. A. Rai: None. R. M Starke: None. M. Psychogios: None. E. Samaniego: None. A. Arthur: None. S. Yoshimura: None. J. A. Grossberg: None. A. Alawieh: None. J. Mascitelli: None. I. Fragata: None. H. Cuellar: None. A. Polifka: None. J. Osbun: None. R. Crosa: None. C. Matouk: None. M. S. Park: None. M. R. Levitt: None. W. Brinjikji: None. T. Dumont: None. R. Williamson Jr: None. P. Navia: None. A. M Spiotta: None. S. Al Kasab: None.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».