Predicting Recanalization Failure With Conventional Devices During Endovascular Treatment Related to Vessel Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
Background Among patients with stroke eligible for endovascular treatment, preprocedure identification of those with low chances of successful recanalization with conventional devices (stent‐retrievers and/or direct aspiration) may allow anticipating procedural rescue strategies. We aimed to develop a preprocedural algorithm able to predict recanalization failure with conventional devices (RFCD). Methods Observational study. Data from consecutive patients with stroke who received endovascular treatment between 2019 and 2022 in 10 centers were collected from the Catalan Stroke Registry (Codi Ictus Catalunya Registry, CICAT). RFCD was defined as final thrombolysis in cerebral infarction ≤2a or the use of rescue therapy defined as balloon angioplasty±stent deployment. Univariate and multivariate analysis to identify variables associated with RFCD were performed. A gradient boosted decision tree machine learning model to predict RFCD was developed utilizing preprocedure variables previously selected. Clinical improvement at 24 hours was defined as a drop of ≥4 points from baseline National Institutes of Health Stroke Scale score or 0–1 at 24 hours. Results In total, 984 patients were included; RFCD was observed in 14.3% (n:141) of the cases. Of these, 47.5% (n = 67) received balloon angioplasty±stent deployment as rescue therapy. Among patients receiving balloon angioplasty±stent deployment, clinical improvement was associated with lower number of attempts with conventional devices (median number of passes 2 versus 3; P = 0.045). In logistic regression, the absence of atrial fibrillation (odds ratio [OR]: 2.730, 95%CI: 1.541–4.836; P = 0.007) and no‐thrombolytic treatment (OR: 1.826, 95%CI: 1.230–2.711; P = 0.003) emerged as independent predictors of RFCD. A predictive model for RFCD, based on age, sex, hypertension, wake‐up stroke, baseline National Institutes of Health Stroke Scale score, Alberta Stroke Program Early CT [Computed Tomography] Score, occlusion site, thrombolysis, and atrial fibrillation showed an acceptable discrimination (area under the curve: 0.72±0.024 SD) and accuracy (0.75±0.015 SD). Overall performance was moderate (weighted F1‐score: 0.77±0.041 SD). Conclusion In RFCD patients, early balloon angioplasty±stent deployment rescue was associated with improved outcomes. A predictive model using affordable preprocedure clinical variables could be useful to identify these patients before intervention.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».