Utility of the ASPECT Score for Predicting Intracranial Hemorrhage Following Intravenous Thrombolysis in Patients with Suspected MCA Infarction: Insights from the Northern Thai Stroke Registry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The association between the Alberta Stroke Programme Early CT Score (ASPECTS) and intracranial hemorrhage (ICH) in acute ischemic stroke (AIS) patients undergoing thrombolysis remains unclear. This study aimed to determine the relationship between ASPECTS and thrombolysis-associated outcomes, focusing on symptomatic (sICH) and asymptomatic (aICH) ICH. Patients and methods: AIS patients with middle cerebral artery (MCA) territory treated with thrombolysis were enrolled. Patients were categorized into favorable (8-10) and unfavorable (7 or less) ASPECTS. The primary outcomes were sICH and aICH. Secondary outcomes included ICH management, modified Rankin Scale (mRS), and mortality. Multivariable logistic regression analysis evaluated the risk of unfavorable ASPECTS and its association with study outcomes. Results: We included 622 patients (mean age 66.1 ± 13.5 years; 50.5% male); 95 (15.3%) had unfavorable ASPECTS. Patients with unfavorable ASPECTS had higher sICH but not aICH (21.1% vs 4.9%, P < 0.001 and 16.9% vs 17.3%, P = 1.00). Unfavorable ASPECTS was associated with sICH (adjusted odds ratio 5.1; 95% confidence interval 2.7-9.7, P < 0.001). Factors associated with lower ASPECTS included age ≥ 65 years, body weight < 60 kg, atrial fibrillation, onset-to-needle time ≥ 120 minutes, and anemia. Patients with lower ASPECTS had higher mortality and unfavorable mRS (>2) at discharge, 14 days, and 90 days (74.7% vs 50.1%, P < 0.001 for 90-day mRS >2). Conclusion: ASPECTS is a simple tool to predict thrombolysis-associated sICH but not aICH. Patients with unfavorable ASPECTS are at higher risk of complications and poor functional outcomes. Alternative treatments, such as mechanical thrombectomy, might be advisable for these patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».