Predictors of futile recanalization after endovascular treatment in acute ischemic stroke: a multi-center study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives Endovascular thrombectomy (EVT) improves long-term outcomes and decreases mortality in ischemic stroke patients. However, a significant proportion of patients do not benefit from EVT recanalization, a phenomenon known as futile recanalization or reperfusion without functional independence (RFI). In this study, we aim to identify the major stroke risk factors and patient characteristics associated with RFI. Methods This is a retrospective cohort study of 297 consecutive patients with ischemic stroke who received EVT at three academic stroke centers in China from March 2019 to March 2022. Patient age, sex, modified Rankin Scale (mRS), National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS), Alberta stroke program early CT score (ASPECTS), time to treatment, risk factors and comorbidities associated with cerebrovascular diseases were collected, and potential associations with futile recanalization were assessed. RFI was successful reperfusion defined as modified thrombolysis in cerebral infarction (mTICI) ≥ 2b without functional independence at 90 days (mRS ≥ 3). Results Of the 297 initial patients assessed, 231 were included in the final analyses after the application of the inclusion and exclusion criteria. Patients were divided by those who had RFI ( n = 124) versus no RFI ( n = 107). Older age (OR 1.041, 95% CI 1.004 to 1.073; p = 0.010), chronic kidney disease (OR 4.399, 0.904–21.412; p = 0.067), and higher 24-h NIHSS (OR 1.284, 1.201–1.373; p < 0.001) were independent predictors of RFI. Conversely, an mTICI score of 3 was associated with a reduced likelihood of RFI (OR 0.402, 0.178–0.909; p = 0.029). Conclusion In conclusion, increased age, higher 24-h NIHSS and lack of an mTICI score of 3 were independently associated with RFI and have potential prognostic values in predicting patients that are less likely to respond to EVT recanalization therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».