E-232 Predictors of poor clinical outcomes in patients with distal medium vessel occlusions: a retrospective, multicenter, and multinational study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Acute ischemic stroke (AIS) significantly contributes to global morbidity and mortality, with distal medium vessel occlusions (DMVO) accounting for a substantial portion of AIS cases. This study investigates the predictors of very poor functional outcomes in AIS patients due to DMVOs. <h3>Methods</h3> In this retrospective, multicenter, multinational study, data were collected from 37 academic centers across North America, Asia, and Europe. The cohort included 1,490 patients with AIS due to MeVO, treated with mechanical thrombectomy (MT) or MT plus intravenous thrombolysis (IVtPA) between September 2017 and July 2021. The primary outcome measured was a very poor clinical outcome, defined as a modified Rankin Scale (mRS) score of 5–6. Logistic regression analyses identified predictors of these outcomes. <h3>Results</h3> Of the 1,490 patients, 1,164 (78.1%) had mRS scores of 0–4, while 326 (21.9%) experienced poor outcomes (mRS scores 5–6). Significant predictors of poor outcomes included older age (OR: 1.03, CI: 1.02 to 1.04, p<0.001), higher baseline NIHSS scores (OR: 1.09, CI: 1.07 to 1.12,p<0.001), a baseline mRS of 4 (OR: 4.53, CI: 1.97 to 10.4, p<0.001), Tmax volume of 4 (OR:1.00, CI: 1.00 to 1.01, p=0.022), and the occurrence of any type of intracranial hemorrhage (OR:1.77, CI: 1.31 to 2.38, p<0.001). Successful recanalization (TICI 2b-3) was associated with a significant decrease in the odds of very poor outcomes (OR: 0.28, CI: 0.19 to 0.39, p<0.001). The multivariable logistic regression model demonstrated excellent predictive accuracy (AUC0.89 [95% CI 0.84 - 0.93], p <0.01). <h3>Conclusion</h3> This study identifies key predictors of poor functional outcomes in AIS patients with DMVO, emphasizing the importance of age, baseline NIHSS scores, pre-morbid mRS, Tmax>4 seconds volume, and presence of intracranial hemorrhage. These insights are crucial for developingtargeted strategies for managing DMVO patients. The study’s findings also highlight the need forfurther research to optimize treatment personalization and outcome prediction in this patient population. <h3>Disclosures</h3> <b>B. Musmar:</b> None. <b>H. Salim:</b> None. <b>S. Ghozy:</b> None. <b>A. Guenego:</b> None. <b>N. M Cancelliere:</b> None. <b>V. Mendes Pereira:</b> None. <b>P. Jabbour:</b> None. <b>A. A Dmytriw:</b> None. <b>V. Yedavalli:</b> None.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 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 ».