Mechanical thrombectomy in young patients with large vessel occlusion‐related ischemic stroke: Data from the Italian Registry of Endovascular Treatment in Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The weight of outcome predictors in acute ischemic stroke (AIS) patients older than 60 years is not necessarily mirrored in the younger population, posing the question of whether outcome determinants specific for the latter might vary. Very few data are available on predictors of outcome in young AIS patients receiving endovascular treatment (EVT). METHODS: We analyzed data for patients aged between 16 and 55 years from the Italian Registry of Endovascular Treatment in Acute Stroke. We divided our population into patients <45 years old and patients aged between 45 and 55 years. After testing the differences between groups in terms of 90-day modified Rankin Scale (mRS) 0-2, mortality, and symptomatic intracranial hemorrhage, we looked for predictors of poor outcome (mRS 3-6), death, and symptomatic intracerebral hemorrhage in the two groups. RESULTS: A total of 438 patients younger than 45 years and 817 aged 45-55 years were included; 284 (34.8%) patients aged 45-55 years and 112 (25.6%) patients younger than 45 years old showed poor 90-day functional outcome (p = 0.001). Predictors of poor outcome in the older group were baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS; p < 0.001), diabetes (p = 0.027), poor collateral status (p = 0.036), and groin puncture-to-recanalization time (p = 0.010), whereas Thrombolysis in Cerebral Infarction (TICI) 2b-3 had an inverse association (p < 0.001). Predictors of poor outcome in patients younger than 45 years were baseline NIHSS (p < 0.001) and groin puncture-to-recanalization time (p = 0.015), whereas an inverse association was found for baseline Alberta Stroke Program Early CT Score (p = 0.010) and TICI 2b-3 (p < 0.001). CONCLUSIONS: Approximately one third of young adults treated with EVT do not reach a good functional outcome. Fast and successful recanalization, rather than common risk factors, has a major role in determining clinical outcome.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».