Collaterals at angiography guide clinical outcomes after endovascular stroke therapy in HERMES
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robust collateral circulation has been linked with better reperfusion and clinical outcomes. It remains unclear how individual assessments of collateral circulation may be translated into clinical practice. METHODS: The pooled Highly Effective Reperfusion Evaluated in Multiple Endovascular Stroke Trials (HERMES) angiography dataset was analyzed by a centralized, independent imaging core blinded to other clinical data. Conventional angiography was acquired immediately prior to endovascular therapy. Collaterals were graded with the American Society of Interventional and Therapeutic Neuroradiology/Society of Interventional Radiology (ASITN) system and associated with baseline patient characteristics, reperfusion, and day 90 modified Rankin Score (mRS). Both 90-day all-cause mortality and day 90 mRS were modeled via multivariable logistic regression. RESULTS: Angiography was available in 376/605 (62%) patients. Baseline ASPECTS (Alberta Stroke Program Early CT Score) (p=0.043), history of diabetes mellitus (p=0.048), site of occlusion (p<0.001), and degree of subsequent Thrombolysis in Cerebral Infarction (TICI) reperfusion (p<0.001) were associated with collateral grades. ASITN collateral grade was strongly associated with ordinal mRS from baseline to 90 days in an unadjusted analysis (p<0.001). Multivariable regression demonstrated that collateral status is a strong determinant of mRS outcome in the presence of other predictors (OR=1.37 per grade, 95% CI [1.05 to 1.74], p=0.018). By comparing ORs, 1 unit of ASITN was determined to be approximately equivalent to 4.5 points of NIHSS, 11 years of age, 1.5 points of ASPECTS, or 100 min less delay from onset to puncture, in terms of impact on mRS. CONCLUSIONS: Individual collateral physiology may contribute significantly to reperfusion success and clinical outcomes after acute ischemic stroke. Building a consensus for the role of angiographic collateral assessment in the allocation of adjuvant reperfusion therapies may help galvanize a precision medicine approach in stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».