Abstract 272: Effect of Level of Education on Outcomes of Mechanical Thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Multiple epidemiological studies have investigated the association between stroke clinical outcomes and education level. However, the relationship between the level of education in patients who underwent mechanical thrombectomy (MT) is limited. We aim to assess if the level of education is associated with poor functional outcome, defined as a modified Rankin Scale (mRS) score of ≥3, in patients following MT. Methods We reviewed 257 patients with large vessel occlusion (LVO) who underwent MT between 2018 and June 2023, education levels were available on 106 patients. Education level was defined as “less than high school” (n=15, 14.2%), “high school” (n=54, 50.9%), and “college or higher” (n=36, 34%), 1 of these with “other” education level was excluded from the analysis. Chi‐square and Kruskal Wallis tests were used to examine potential differences in education level and outcomes. All analyses were conducted in IBM SPSS Statistics version 29. Results Compared to those with a college or higher education, those with a less than high school education were more likely to have a poor functional outcome (mRS ≥3) at 90 days. (p=0.03). Black patients were more likely to have a less than high school education than white patients (30.0% vs 4.8%) p<0.001. There were no significant differences in mortality, length of hospitalization, comorbid conditions, Alberta stroke program early CT score (ASPECTS), or initial National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS). Conclusion In our cohort, patients with less than a high school education are more likely to have poorer functional outcomes 90 days post‐MT compared with patients with a college education or higher. Interestingly, there was no significant statistical difference noted in initial NIHSS, ASPECTS, and length of hospitalization between these cohorts. Larger post‐thrombectomy cohorts should be used to further investigate these initial results. In addition, it is important to note that education and race are intertwined in this study, though our relatively small sample of post‐thrombectomy patients limited our analyses. Future research should evaluate this relationship further.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 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 ».