Abstract TP189: Outcome Differences Between Endovascular Thrombectomy and Medical Management Based on Underlying Stroke Etiology: <i>A Secondary Analysis of SELECT2 Trial</i>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In patients with large core ischemic stroke, potential heterogeneity in EVT treatment effect based on underlying etiology is an important question. We explored differences in clinical outcomes and successful recanalization rates between EVT and MM. Methods: From SELECT2 randomized clinical trial, patients were categorized based on Stroke etiology: Large-artery atherosclerosis (LAA), Cardioembolism (CE), Stroke of other determined etiology (SOE), and Stroke of undetermined etiology (SUE). Procedure success, clinical outcomes and EVT treatment effect was compared based on stroke etiology. Results: Cardioembolic stroke was most frequently observed etiology across the trial (41%), followed by stroke of undetermined etiology (29%), large artery atherosclerosis (23%) and stroke of other determined etiology (6%). Proportion of patients achieving successful reperfusion (mTICI 2b-3) after EVT differed significantly across the categories (CE: 87%, LAA: 82%, SOE: 73%, SUE: 66%, p=0.040). However, treatment effect estimates favored EVT across categories of stroke etiology without significant heterogeneity - CE (ref): aGenOR: 1.83 (1.30-2.59) vs LAA: aGenOR: 2.04 (1.24-3.37), p-int: 0.87 vs SOE: aGenOR: 2.06 (0.80-5.28), p-int: 0.79 vs SUE: aGenOR: 1.20 (0.77-1.88), p-int: 0.17. Conclusion: In patients with large core ischemic stroke, proportion of patients achieving successful reperfusion differed based on stroke etiology. However, EVT was associated with better outcomes without evidence of significant heterogeneity. Further optimization of procedure techniques may help improve successful reperfusion rates and clinical outcomes in patients with SUE. Clinicaltrials.gov registration: NCT03876457
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».