Workflow and Outcome of Thrombectomy in Late Time Window: A Pooled Multicenter Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated the impact of workflow times on the outcomes of patients treated with endovascular thrombectomy (EVT) in the late time window. METHODS: Individual patients' data who underwent EVT in the late time window (onset to imaging >6 hours) were pooled from seven registries and randomized clinical trials. Multiple time intervals were analyzed. Mixed-effects logistic regression was used to estimate the likelihood of functional independence at 90 days (modified Rankin Scale 0-2). Mixed-effects negative binomial regression was used to evaluate the relationship between patient characteristics and workflow time intervals. RESULTS: 608 patients were included. The median age was 70 years (IQR: 58-71), 307 (50.5%) were female, and 310 (53.2%) had wake-up strokes. Successful reperfusion was achieved in 493 (81.2%) patients, and 262 (44.9%) achieved 90-day mRS 0-2. The estimated odds of functional independence decreased by 13% for every 30 minute delay from emergency department (ED) arrival to imaging time and by 7% from ED arrival to the end of EVT in the entire cohort. Also, the estimated odds of functional independence decreased by 33% for every 30 minute delay in the interval from arterial puncture to end of EVT, 16% in the interval from arrival in ED to end of EVT and 6% in the interval from stroke onset to end of EVT among patients who had a wake-up stroke. CONCLUSION: Faster workflow from ED arrival to end of EVT is associated with improved functional independence among stroke patients treated in the late window.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».