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Enregistrement W4388287112 · doi:10.1136/jnis-2023-020899

Association between intraprocedural drops in blood pressure and infarct growth rate patterns after acute large-vessel occlusions

2023· article· en· W4388287112 sur OpenAlexaboutno aff
Milagros Galecio‐Castillo, Darko Quispe‐Orozco, Mudassir Farooqui, Andres Dajles, Juan Vivanco‐Suarez, Aarón Rodríguez-Calienes, Ayush Prasad, Yelyzaveta Begunova, Nils Petersen, Santiago Ortega‐Gutiérrez

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeYale University
Mots-clésMedicineThrombolysisModified Rankin ScaleCardiologyCerebral blood flowStroke (engine)Blood pressureInternal medicineInfarctionCerebral perfusion pressureCerebral infarctionPerfusion scanningMagnetic resonance imagingMean arterial pressurePerfusionRadiologyNuclear medicineIschemic strokeIschemiaMyocardial infarctionHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Infarct growth rate (IGR) differs among patients with acute ischemic stroke due to large vessel occlusion (LVO-AIS), and this variability has critical clinical repercussions. We explored IGR patterns and their association with blood pressure during endovascular therapy (EVT). Methods This is a two-center cohort observational study that included consecutive anterior circulation LVO-AIS patients who underwent EVT and achieved modified Thrombolysis in Cerebral Infarction (mTICI) 2 c-3. Initial and final infarct volumes (FIV) were defined using admission computed tomography perfusion (CTP) defined as relative cerebral blood flow (rCBF) <30%, and diffusion-weighted imaging-magnetic resonance imaging (DWI-MRI) at 24 hours post-EVT. We categorized IGR patterns as exponential (ExpIGR) and Non-exponential (NonExp) based on their growth curves. We then dichotomized ExpIGR clinical significance based on the association of infarct growth with 90-day Modified Rankin Score (mRS) as ExpIGR-A ( > 13 mL) and ExpIGR-B (<13 mL). Intraprocedural blood pressure (BP) drops were calculated as the difference between median arterial pressure (MAP) at admission and the lowest intraprocedural MAP reading before recanalization, and the area between admission MAP threshold and all lower measurements of intraprocedural MAP. Logistic and linear regression were used to investigate associations between variables of interest. Results Of 159 modified Thrombolysis in Cerebral Infarction (mTICI) 2 c-3 patients, we found that 36% demonstrated ExpIGR-A, 31% ExpIGR-B, and 32.7% NonExp patterns. The Exp-A and Exp-B groups differed significantly in National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score, Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), glucose, and FIV. The Exp-A and NonExp groups differed in rCBF <30% vol, and time of stroke onset (SO) to admission CTP; and the Exp-B and NonExp groups in NIHSS, rCBF <30%, Tmax <6 s volume, collateral flow measured by hypoperfusion intensity ratio (HIR), and FIV. Hypotensive MAP area (HMA) was independently associated with an ExpIGR-A pattern. Infarct volume increased by 1 mL per 100 units of hypotensive area and 4.2 mL per 0.1 units of HIR, with a significant interaction between both variables. Conclusion After an LVO-AIS, the IGR can be differentiated into two distinct exponential and non-exponential patterns. A subgroup of patients with the exponential pattern experienced clinically meaningful infarct growth rates between CTP acquisition and reperfusion and seem to be highly vulnerable to episodes of sustained intraprocedural BP drops during EVT.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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'admission1
Résumé présentoui

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