First pass effect as an independent predictor of functional outcomes in medium vessel occlusions: An analysis of an international multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: First pass effect (FPE), achievement of complete recanalization (mTICI 2c/3) with a single pass, is a significant predictor of favorable outcomes for endovascular treatment (EVT) in large vessel occlusion stroke (LVO). However, data concerning the impact on functional outcomes and predictors of FPE in medium vessel occlusions (MeVO) are scarce. PATIENTS AND METHODS: We conducted an international retrospective study on MeVO cases. Multivariable logistic modeling was used to establish independent predictors of FPE. Clinical and safety outcomes were compared between the two study groups (FPE vs non-FPE) using logistic regression models. Good outcome was defined as modified Rankin Scale 0-2 at 3 months. RESULTS: Eight hundred thirty-six patients with a final mTICI ⩾ 2b were included in this analysis. FPE was observed in 302 patients (36.1%). In multivariable analysis, hypertension (aOR 1.55, 95% CI 1.10-2.20) and lower baseline NIHSS score (aOR 0.95, 95% CI 0.93-0.97) were independently associated with an FPE. Good outcomes were more common in the FPE versus non-FPE group (72.8% vs 52.8%), and FPE was independently associated with favorable outcome (aOR 2.20, 95% CI 1.59-3.05). 90-day mortality and intracranial hemorrhage (ICH) were significantly lower in the FPE group, 0.43 (95% CI, 0.25-0.72) and 0.55 (95% CI, 0.39-0.77), respectively. CONCLUSION: Over 2/3 of patients with MeVOs and FPE in our cohort had a favorable outcome at 90 days. FPE is independently associated with favorable outcomes, it may reduce the risk of any intracranial hemorrhage, and 3-month mortality.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».