Clinical and imaging predictors for hemorrhagic transformation of acute ischemic stroke after endovascular thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Hemorrhagic transformation (HT) is a common complication of endovascular thrombectomy (EVT) in patients with acute ischemic stroke (AIS). Our study aims to investigate the clinical and imaging predictors of HT and symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) in patients who underwent EVT. METHODS: A retrospective analysis of 118 patients undergoing EVT for acute anterior circulation stroke was performed. Potential clinical and imaging predictors of all patients were collected and multivariate logistic regression was performed. The risk prediction system was constructed according to the multivariate logistic regression results. RESULTS: The incidence of HT and sICH after EVT were 46.6% and 15.3%, respectively. The multivariate logistic regression results showed that Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) (p = .001, odds ratio [OR] = 0.367, 95% [confidence interval] CI, 0.201-0.670), collateral status (p<.001, OR = 0.117, 95% CI, 0.042-0.325), relative cerebral blood flow (CBF) ratio (p = .025, OR = 0.943, 95% CI, 0.895-0.993), and blood glucose on admission (p = .012, OR = 1.258, 95% CI, 1.053-1.504) were associated with HT. While for sICH, collateral circulation (p = .007, OR = 0.148, 95% CI, 0.037-0.589), ASPECTS (p = .033, OR = 0.510, 95% CI, 0.274-0.946), and blood glucose (p = .005, OR = 1.304, 95% CI, 1.082-1.573) were independent factors. The predictive model for HT after EVT was established, and the sensitivity and specificity of it were 90.9% and 79.4%, respectively, with the area under the curve of 90.0% (84.5%-95.4%). CONCLUSION: Collateral status, ASPECTS, relative CBF ratio, and blood glucose on admission were predictors for HT in AIS patients, while collateral status, ASPECTS, and blood glucose on admission were also predictors for sICH. In addition, the established predictive model showed good diagnostic value for prediction of HT after EVT.
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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 ».