Development and Validation of a Two-step Model to Predict Outcomes After Endovascular Treatment for Patients With Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians and patients are eager to know likely functional outcomes at different stages of treatment after acute ischemic stroke (AIS). The aim of this study was to develop and validate a 2-step model to assess prognosis at different time points (pre- and posttreatment) in patients with AIS having endovascular thrombectomy (EVT). METHODS: The prediction model was developed using a prospective nationwide Chinese registry (ANGEL-ACT). A total of 1676 patients with AIS who underwent EVT were enrolled into the study and randomly divided into development (n=1351, 80%) and validation (n=325, 20%) cohorts. Multivariate logistic regression, least absolute shrinkage and selection operator regression, and the random forest recursive feature elimination algorithm were used to select predictors of 90-day functional independence. We constructed the model via discrimination, calibration, decision curve analysis, and feature importance. RESULTS: The incidence of 90-day functional independence was 46.3% and 40.6% in the development and validation cohorts, respectively. The area under the curve (AUC) for model 1 which included 5 pretreatment predictors (age, admission National Institutes for Health Stroke Scale score, admission glucose level, admission systolic blood pressure, and Alberta Stroke Program Early Computed Tomography score) was 0.699 (95% confidence interval [CI], 0.668-0.730) in the development cohort and 0.658 (95% CI, 0.592-0.723) in the validation cohort. Two treatment-related predictors (time from stroke onset to puncture and successful reperfusion) were added to model 2 which had an AUC of 0.719 (95% CI, 0.688-0.749) and 0.650 (95% CI, 0.585-0.716) in the development cohort and validation cohorts, respectively. CONCLUSIONS: The 2-step prediction model could be useful for predicting the functional independence in patients with AIS 90-days after EVT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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)
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 ».