Pre-treatment radiological factors associated with poor functional outcome in an Asian cohort of large vessel occlusion acute ischemic stroke patients undergoing mechanical thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Endovascular thrombectomy (EVT) is the current standard of care for large vessel occlusion (LVO) acute ischemic stroke (AIS); however, up to two-thirds of EVT patients have poor functional outcomes despite successful reperfusion. Many radiological markers have been studied as predictive biomarkers for patient outcomes in AIS. This study seeks to determine which clinico-radiological factors are associated with outcomes of interest to aid selection of patients for EVT for LVO AIS. Methods: A retrospective study of patients who underwent EVT from 2016 to 2020 was performed. Data on various radiological variables, such as anatomical parameters, clot characteristics, collateral status, and infarct size, were collected alongside traditional demographic and clinical variables. Univariate and multivariate analysis was performed for the primary outcomes of functional independence at 3 months post-stroke (modified Rankin Scale 0-2) and secondary outcomes of in-hospital mortality and symptomatic intracranial hemorrhage. Results: The study cohort comprised 325 consecutive patients with anterior circulation LVO AIS (54.5% male) with a median age of 68 years (interquartile range 57-76). The median NIHSS was 19. Age, hypertension, hyperlipidaemia, National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Alberta mCTA score, ASPECTS, clot length, thrombus HU and mTICI score and the angle between ICA and CCA were associated with functional outcomes at 3 months on univariate analysis. On multivariate analysis, age, Alberta mCTA collaterals and NIHSS were significantly associated with functional outcomes, while ASPECTS approached significance. Conclusion: Among the many proposed radiological markers for patients in the hyperacute setting undergoing EVT, the existing well-validated clinico-radiological measures remain strongly associated with functional status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 ».