MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405733356 · doi:10.1089/ther.2024.0049

Mild Hypothermia Therapy Reduces the Incidence of Early Cerebral Herniation and Decompressive Craniectomy after Mechanical Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke with Large Infarction

2024· article· en· W4405733356 sur OpenAlexaboutno aff
Guanping Tan, Jing Wang, Jia Duan, Lun Li, Feibao Pan, Chunlei He, Wenli Xing

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Hypothermia and Temperature Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecompressive craniectomyHypothermiaIncidence (geometry)Brain herniationStroke (engine)InfarctionCerebral infarctionAnesthesiaIschemic strokeSurgeryIschemiaCardiologyTraumatic brain injuryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application value of mechanical thrombectomy (MT) in acute large-vessel occlusion cerebral infarction has been confirmed, but considering the poor prognosis of large-core infarction (LCI), the current guidelines and practices are based on anterior circulation small-core infarction. Reducing the perioperative complications of thrombectomy in LCIs is the key to saving more patients previously considered unsuitable for thrombectomy. Patients with acute anterior circulation cerebral infarction who were admitted to Suining Central Hospital of Sichuan Province from January 2022 to December 2023 and whose Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score value was 3–5 (the score range was 0–10, and the lower the score was, the larger the infarct area) or whose infarct core volume was ≥70 mL and who received MT were enrolled consecutively. The patients were grouped based on whether they were treated with mild hypothermia (mild hypothermia treatment group vs. conventional treatment group). Patients who were evaluated preoperatively for large-core cerebral infarction and underwent mild hypothermia treatment were performed immediately after MT. The clinical data of the patients were collected. The primary outcome events were the incidence of cerebral hernia within one week after the operation and the rate of requiring decompressive craniectomy (%). The secondary outcome was the modified Rankin scale (mRS) score at 90 days (the score range was 0–6, and the higher the score was, the greater the degree of functional disability). A total of 64 patients were included. Twenty-nine patients were assigned to the mild hypothermia treatment group, and 35 patients were assigned to the conventional treatment group. There was no significant difference in the baseline data between the two groups. The proportions of cerebral hernia and the need for decompressive craniectomy within one week after the operation were significantly lower in the mild hypothermia treatment group than in the conventional treatment group (31% vs. 57.1%, odds ratio [OR] 0.338, 95% confidence interval [CI] 0.120–0.948; p = 0.037). The proportion of patients who underwent decompressive craniectomy in the mild hypothermia treatment group was significantly lower (13.8% vs. 42.8%, OR 0.213, 95% CI 0.061–0.745, p = 0.011). There was no significant difference in the mRS score between the two groups at 90 days (4.31 ± 1.75 vs. 4.48 ± 1.57, p = 0.456) or in the proportion of patients with a good prognosis (mRS 0–3) between the two groups (OR 0.569, 95% CI 0.18–1.793, p = 0.333). Mild hypothermia treatment can reduce the incidence of early cerebral hernia and the need for decompressive craniectomy in patients with acute large-core cerebral infarction after MT; this treatment can be used as an important adjuvant treatment after thrombectomy for LCI, but may not change the long-term prognosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTherapeutic Hypothermia and Temperature ManagementMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207