Abstract 129: Endovascular Therapy in Cerebral Venous Thrombosis: Nationwide Insights and Implications for Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Cerebral Venous Thrombosis (CVT) is a rare cerebrovascular condition causing death or functional dependency in 10‐15%. Although Endovascular Therapy (EVT) is deployed variably across centers for managing CVT, the determinants and consequences of such use remain under‐explored. We examined the demographic and clinical correlates of EVT use in CVT and assessed its impact on patient outcomes utilizing a national database. Methods We identified CVT cases from 2015 to 2020 in the National Inpatient Sample, with EVT as the primary exposure. CVT and other diagnoses, and EVT and other procedures, were identified using standard ICD 10 codes. A backward stepwise regression model (at p<0.05) was used to explore patient demographics, hospital characteristics, and comorbidities significantly associated with EVT use. We examined the association between EVT use and in‐hospital mortality using survey weighted unadjusted and adjusted logistic regression models. Covariates in the model one assessing inpatient mortality included age, insurance status, hospital teaching status, hospital volume size, central nervous system (CNS) infections, CNS cancer, other types of cancer, hematological disorder, traumatic head injuries, seizure, intubation, and transfer from an outside hospital. Model two additionally adjusted for female sex, NIH Stroke Scale (NIHSS), and Elixhauser mortality index. Results We identified 48,835 individuals with CVT, of whom 1,275 (2.6%) underwent EVT. The stepwise regression analysis revealed a higher likelihood of receiving EVT with older age (OR per year: 1.01, 95% CI: 1.01‐1.02, p<0.001), presence of a hematological disorder (OR: 2.06, 95% CI: 1.58‐2.67, p<0.001), seizure (OR: 1.54, 95% CI: 1.09‐2.16, p=0.014), intubation (OR: 3.85, 95% CI: 2.78‐5.34, p<0.001), higher NIHSS (10.5[4‐18] versus 3[1‐8], p<0.001), or admission to a teaching hospital (OR: 4.15, 95% CI: 1.93‐8.92, p<0.001), high‐volume center (OR: 6.30, 95% CI: 2.29‐17.33, p<0.001), or transfer from an outside hospital (OR: 1.89, 95% CI: 1.42‐2.51, p<0.001). Conversely, there was a lower likelihood of EVT in those with CNS infections (OR: 0.19, 95% CI: 0.07‐0.48, p=0.001), CNS cancer (OR: 0.24, 95% CI: 0.06‐0.93, p=0.039), other types of cancer (OR: 0.47, 95% CI: 0.32‐0.69, p<0.001), and traumatic head injuries (OR: 0.41, 95% CI: 0.25‐0.68, p<0.001). Individuals with Medicare (OR: 0.39, 95% CI: 0.26‐0.59, p<0.001) or Medicaid insurance (OR: 0.70, 95% CI: 0.50‐0.99, p=0.041), were also less likely to undergo EVT. EVT was associated with an increased odds of in‐hospital mortality (OR: 4.01, 95% CI 2.82‐5.68, p<0.001), a relationship that persisted even after multivariable adjustment with model one (adjusted OR: 2.37 95% CI 1.50‐3.74, p<0.001) and model two (adjusted OR: 7.32 95% CI 2.62‐20.5, p<0.001). Conclusion We identified specific demographic and clinical factors associated with EVT use in CVT and found EVT use linked to higher mortality. The directionality of this relation is uncertain but could suggest more frequent use of EVT in individuals with very severe clinical presentations. These findings underscore the need for further prospective work to assess which individuals may benefit from therapy, in addition to optimal timing and approaches.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».