Predicting outcome in acute stroke with large vessel occlusion—application and validation of MR PREDICTS in the ESCAPE-NA1 population
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPredicting outcome after endovascular treatment for acute ischemic stroke is challenging. We aim to investigate differences between predicted and observed outcomes in patients with acute ischemic stroke treated with endovascular treatment and to evaluate the performance of a validated outcome prediction score.Patients and methodsMR PREDICTS is an outcome prediction tool based on a logistic regression model designed to predict the treatment benefit of endovascular treatment based on the MR CLEAN and HERMES populations. ESCAPE-NA1 is a randomized trial of nerinetide vs. placebo in patients with acute stroke and large vessel occlusion. We applied MR PREDICTS to patients in the control arm of ESCAPE-NA1. Model performance was assessed by calculating its discriminative ability and calibration.ResultsOverall, 556/1105 patients (50.3%) in the ESCAPE-NA1-trial were randomized to the control arm, 435/556 (78.2%) were treated within 6 h of symptom onset. Good outcome (modified Rankin scale 0-2) at 3 months was achieved in 275/435 patients (63.2%), the predicted probability of good outcome was 52.5%. Baseline characteristics were similar in the study and model derivation cohort except for age (ESCAPE-NA1: mean: 70 y vs. HERMES: 66 y), hypertension (72% vs. 57%), and collaterals (good collaterals, 15% vs. 44%). Compared to HERMES we observed higher rates of successful reperfusion (TICI 2b-3, ESCAPE-NA1: 87% vs. HERMES: 71%) and faster times from symptom onset to reperfusion (median: 201 min vs. 286 min). Model performance was good, indicated by a c-statistic of 0.76 (95%confidence interval: 0.71-0.81).ConclusionOutcome-prediction using models created from HERMES data, based on information available in the emergency department underestimated the actual outcome in patients with acute ischemic stroke and large vessel occlusion receiving endovascular treatment despite overall good model performance, which might be explained by differences in quality of and time to reperfusion. These findings underline the importance of timely and successful reperfusion for functional outcomes in acute stroke patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».