CLEAR Thrombectomy Score: An Index to Estimate the Probability of Good Functional Outcome With or Without Endovascular Treatment in the Late Window for Anterior Circulation Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
Background With the expanding eligibility for endovascular therapy (EVT) of patients presenting in the late window (6–24 hours after last known well), we aimed to derive a score to predict favorable outcomes associated with EVT versus best medical management. Methods and Results A multinational observational cohort of patients from the CLEAR (Computed Tomography for Late Endovascular Reperfusion) study with proximal intracranial occlusion (2014–2022) was queried (n=58 sites). Logistic regression analyses were used to derive a 9‐point score for predicting good functional outcome (modified Rankin Scale score 0–2 or return to premorbid modified Rankin Scale score) at 90 days, with sensitivity analyses for prespecified subgroups conducted using bootstrapped random forest regressions. Secondary outcomes included 90‐day functional independence (modified Rankin Scale score 0–2), poor outcome (modified Rankin Scale score 5–6), and 90‐day survival. The score was externally validated with a single‐center cohort (2014–2023). Of the 3231 included patients (n=2499 EVT), a 9‐point score included age, early computed tomography ischemic changes, and stroke severity, with higher points indicating a higher probability of a good functional outcome. The areas under the curve for the primary outcome among EVT and best medical management subgroups were 0.72 (95% CI, 0.70–0.74) and 0.87 (95% CI, 0.84–0.90), respectively, with similar performance in the external validation cohort (area under the curve, 0.71 [95% CI, 0.66–0.76]). There was a significant interaction between the score and EVT for good functional outcome, functional independence, and poor outcome (all P interaction <0.001), with greater benefit favoring patients with lower and midrange scores. Conclusions This score is a pragmatic tool that can estimate the probability of a good outcome with EVT in the late window. Registration URL: https://www.Clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT04096248.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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.
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 ».