Predicting Futile Recanalization After Endovascular Thrombectomy for Patients With Stroke With Large Cores: The SNAP Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: We aimed to develop and validate a prediction score for futile recanalization (FR) for large vessel occlusion (LVO) presenting low Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) for patients who underwent endovascular thrombectomy (EVT). METHODS: Patients with anterior circulation LVO with low ASPECTS (<6) who underwent successful EVT (modified treatment in cerebral ischemia score ≥2b) from Stroke Thrombectomy and Aneurysm Registry were retrospectively analyzed. FR was defined as 90-day modified Rankin Scale (mRS) scores ≥4 despite successful EVT. Multivariable logistic regression was used to identify independent predictors of FR, and they were used to create a clinical score. The performance of the score was assessed by receiver operating characteristic curve analyses. RESULTS: Of 219 patients, 170 and 49 patients were randomly assigned to the training and validation cohort, respectively. Independent predictors of FR identified in the training cohort were used to construct the SNAP score: site of occlusion (middle cerebral artery = 0, internal carotid artery = 1), National Institutes of Health Stroke Scale score at admission (≤10 = 0, 10 to 19 = 1, ≥20 = 2), age (<75 = 0, ≥75 = 2), and prestroke mRS score (0-3). Receiver operating characteristic curve analyses of the SNAP score in the training and validation cohorts showed areas under the curve of 0.79 (95% CI 0.72-0.86) and 0.79 (95% CI 0.65-0.92) for predicting FR, respectively. A SNAP score ≥5 had a positive predictive value of 92.1% [95% CI 78.8%-97.3%] for FR. CONCLUSION: The SNAP score may be useful in predicting FR after EVT in low-ASPECTS patients with LVO. It can provide patients, family members, and physicians with reliable outcome expectations among patients with acute ischemic stroke with large infarcts.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».