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Enregistrement W4389097479 · doi:10.3389/fnins.2023.1279366

Predictors of futile recanalization after endovascular treatment in acute ischemic stroke: a multi-center study

2023· article· en· W4389097479 sur OpenAlexaboutno aff
Yu Sun, Eric Jou, Thanh N. Nguyen, Mohammad Mofatteh, Qingjia Liang, Mohamad Abdalkader, Zile Yan, Mingzhu Feng, Xinyuan Li, Guilan Li, Lanzhu Luo, Yuzheng Lai, Shuiquan Yang, Sijie Zhou, Xu Zhiming, Xiaodong Cai, Yimin Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoshan Science and Technology Bureau
Mots-clésMedicineThrombolysisModified Rankin ScaleStroke (engine)Retrospective cohort studyInternal medicineCohortCerebral infarctionEndovascular treatmentCardiologyIschemic strokeSurgeryIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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