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Enregistrement W4391438939 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.wp205

Abstract WP205: Development and Validation of a Prediction Model for Outcome in Mechanical Thrombectomy for Large-Vessel Occlusion Anterior Circulation Stroke With Low ASPECTS

2024· article· en· W4391438939 sur OpenAlexaboutno aff
Hidetoshi Matsukawa, Sameh Samir Elawady, Conor Cunningham, Mohammad‐Mahdi Sowlat, Kazutaka Uchida, Ilko Maier, Sami Al Kasab, Pascal Jabbour, Joon‐Tae Kim, Stacey C Quintero, Ansaar Rai, Robert M. Starke, Marios Psychogios, Amir Shaban, Adam S Arthur, Hugo Cuellar, Jonathan A Grossberg, Ali Alawieh, Daniele Romano, Omar Tanweer, Justin Mascitelli, Isabel Fragata, Adam Polifka, Joshua W. Osbun, Roberto Crosa, Charles Matouk, Min S. Park, Michael R. Levitt, Waleed Brinjikji, Mark Moss, Travis M. Dumont, Richard Williamson, Pedro Navía, Peter Kan, Reade De Leacy, Shakeel Chowdhry, Mohamad Ezzeldin, Shinichi Yoshimura, Alejandro M Spiotta

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisNomogramStroke (engine)Modified Rankin ScaleLogistic regressionOcclusionInternal medicineReceiver operating characteristicCardiologyIschemic strokeSurgeryIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Recent randomized control trials suggested that mechanical thrombectomy (MT) was associated with good functional outcomes after acute ischemic stroke (AIS) due to large vessel occlusion (LVO) in patients presenting with low Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) (defined as ASPECTS 2-5). The aim of this study is to develop and validate a stroke prediction tool for outcome in MT for AIS patients with low ASPECTS using data from an ongoing international multicenter registry, the Stroke Thrombectomy and Aneurysm Registry (STAR). Methods: 236 AIS patients with low ASPECTS caused by LVO who undertook MT between January 2010 and December 2022 were retrospectively investigated. Univariate and multivariate logistic regression results were used to screen model predictors and construct nomograms of 90-day modified Rankin Scale scores (mRS) 0-3. The performance of the model was detected by using receiver operating characteristic analysis. The bootstrap resampling method was considered internal validation of the model. Results: Age (< 70 years), premorbid status (mRS 0), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) (< 20), and recanalization status after the MT (modified Thrombolysis in Cerebral Ischemia [mTICU] ≥2b) were related to 90-day mRS 0-3. Predictive score was calculated by adding 1 point for age (< 70 years), premorbid status (mRS 0), and NIHSS < 20 and 3 points for a mTICI ≥2b (ranging 0-6). 90-day mRS 0-3 was observed in 0% of patients with a score of 0 or 1, 6.3% with a score of 2, 17.7% with a score of 3, 22.2% with a score of 4, 45.7% with a score of 5, and 73.7% with a score of 6. The score showed relatively high performance in predicting 90-day mRS0-3 (area under the curve: 0.79 [95% CI 0.73-0.79] and 0.78 [95% CI 0.78-0.78] for derivation and validation cohorts, respectively). Conclusions: This study indicates the STAR score can be calculated with baseline and periprocedural characteristics to predict the 90-day outcome after MT in AIS patients with low ASPECTS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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