Predictors of favorable functional outcomes for elderly patients undergoing endovascular thrombectomy for acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to identify factors that predict favorable functional outcomes in elderly patients with large-vessel occlusion acute ischemic stroke (LVO-AIS) who underwent mechanical thrombectomy (MT). METHODS: We conducted a retrospective observational study using the prospectively maintained Bigdata Observatory for Stroke of China (BOSC) to identify eligible patients who underwent MT for LVO-AIS at four comprehensive stroke centers between August 2019 and February 2022. Inclusion criteria included patients aged 80 years or older with a baseline modified Rankin Scale (mRS) 0-2, baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) > 6, baseline Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) > 6 who received treatment within 24 h from symptom onset. Pertinent demographic, clinical, and procedural variables were collected. Multivariable regression analyses were performed to identify predictors of favorable long-term functional outcomes, defined as mRS 0-2 at 90 days. RESULTS: A total of 63 patients were included in the study with a mean age of 83 years. Patients with previous diagnosis of atrial fibrillation were more likely to have a favorable functional outcome (OR 2.09, 95% CI 2.09-407.33, p = 0.012), while a higher baseline NIHSS was associated with a less favorable functional outcome (OR 0.64, 95% CI 0.46-0.89, p = 0.007). In addition, there was an observed trend suggesting an association between higher baseline ASPECTS and favorable functional outcomes. This association did not reach statistical significance (OR 2.49, 95% CI 0.94-6.54, p = 0.065). CONCLUSION: In this study, we identified factors that predicted a favorable functional outcome in elderly LVO-AIS patients undergoing MT. A higher baseline NIHSS decreased the odds of mRS 0-2 at 90 days, whereas a history of atrial fibrillation increased the odds of a favorable functional outcome. These results emphasize the complex relationship between clinical factors and functional recovery in this vulnerable population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».