External validation of clinical risk prediction score for elderly treated with endovascular thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The thrombectomy in the elderly prediction score (TERPS) for functional outcome after anterior circulation endovascular therapy (EVT) in patients ≥ 80 years was recently developed. The aim of this study was to assess predictors of functional outcome in the elderly and validate the prediction model. METHODS: Consecutive patients treated with EVT from the Oslo Acute Reperfusion Stroke Study were evaluated for inclusion. Clinical and radiological parameters were used to calculate the TERPS, and functional outcome were assessed at 3-month follow-up. RESULTS: Out of 1028 patients who underwent EVT for acute ischemic stroke from January 2017 to July 2022, 218 (21.2%) patients ≥ 80 years with anterior ischemic stroke were included. Fair outcome, defined as modified Rankin scale ≤ 3 (mRS), was achieved in 117 (53.7%). In bivariate analyses, male sex (p 0.035), age (p 0.025), baseline National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS, p < 0.001), pre-stroke mRS (p 0.002) and Alberta Stroke Program Early Computed Tomography score (ASPECTS, p 0.001) were associated with fair outcome. Significant predictors for fair outcome in regression analyses were lower pre-stroke mRS, adjusted odd ratio, (aOR) 0.67 (95% CI 0.50-0.91, p 0.01), NIHSS, aOR 0.92 (95% CI 0.87-0.97, p 0.002), and higher ASPECTS, aOR 1.22 (95% CI 1.03-1.44, p 0.023). The area under the curve (AUC) using TERPS was 0.74 (95% CI 0.67-0.80). CONCLUSIONS: The risk prediction score TERPS showed moderate performance in this external validation. Other variables may still be included to improve the model and validation using other cohorts is recommended. TRIAL REGISTRATION: NCT06220981.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».