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Enregistrement W4399520786 · doi:10.1212/wnl.0000000000209398

Functional Outcome and Hemorrhage Rates After Bridging Therapy With Tenecteplase or Alteplase in Patients With Large Ischemic Core

2024· article· en· W4399520786 sur OpenAlexaboutno aff
Gaspard Gerschenfeld, Guillaume Turc, Michaël Obadia, Nicolas Chausson, Arturo Consoli, Stéphane Olindo, Jildaz Caroff, Gaultier Marnat, Raphaël Blanc, Wagih Ben Hassen, Pierre Seners, B. Guillon, Emmanuel Wiener, Romain Bourcier, Marion Yger, Tae‐Hee Cho, Thomas Checkouri, Benjamin Gory, Didier Smadja, Igor Sibon, Sébastien Richard, Michel Piotin, Omer Eker, Fernando Pico, Bertrand Lapergue, Sonia Alamowitch

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTenecteplaseMedicineBridging (networking)Outcome (game theory)CardiologyInternal medicineIntensive care medicineThrombolysisMyocardial infarctionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives IV tenecteplase is an alternative to alteplase before mechanical thrombectomy (MT) in patients with large-vessel occlusion (LVO) ischemic stroke. Little data are available on its use in patients with large ischemic core. We aimed to compare the efficacy and safety of both thrombolytics in this population. Methods We conducted a retrospective analysis of patients with anterior circulation LVO strokes and diffusion-weighed imaging Alberta Stroke Program Early CT Score (DWI-ASPECTS) ≤5 treated with tenecteplase or alteplase before MT from the TETRIS (tenecteplase) and ETIS (alteplase) French multicenter registries. Primary outcome was reduced disability at 3 months (ordinal analysis of the modified Rankin scale [mRS]). Safety outcomes were 3-month mortality, parenchymal hematoma (PH), and symptomatic intracranial hemorrhage (sICH). We used propensity score overlap weighting to reduce baseline differences between treatment groups. Results We analyzed 647 patients (tenecteplase: n = 194; alteplase: n = 453; inclusion period 2015–2022). Median (interquartile range) age was 71 (57–81) years, with NIH Stroke Scale score 19 (16–22), DWI-ASPECTS 4 (3–5), and last seen well-to-IV thrombolysis and puncture times 165 minutes (130–226) and 260 minutes (203–349), respectively. After MT, the successful reperfusion rate was 83.1%. After propensity score overlap weighting, all baseline variables were well balanced between both treatment groups. Compared with patients treated with alteplase, patients treated with tenecteplase had better 3-month mRS (common odds ratio [OR] for reduced disability: 1.37, 1.01–1.87, p = 0.046) and lower 3-month mortality (OR 0.52, 0.33–0.81, p < 0.01). There were no significant differences between thrombolytics for PH (OR 0.84, 0.55–1.30, p = 0.44) and sICH incidence (OR 0.70, 0.42–1.18, p = 0.18). Discussion Our data are encouraging regarding the efficacy and reassuring regarding the safety of tenecteplase compared with that of alteplase in bridging therapy for patients with LVO strokes and a large ischemic core in routine clinical care. These results support its consideration as an alternative to alteplase in bridging therapy for patients with large ischemic cores. Trials Registration Information NCT03776877 (ETIS registry) and NCT05534360 (TETRIS registry). Classification of Evidence This study provides Class III evidence that patients with anterior circulation LVO stroke and DWI-ASPECTS ≤5 treated with tenecteplase vs alteplase before MT experienced better functional outcomes and lower mortality at 3 months.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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