Clinical outcomes of patients with unsuccessful mechanical thrombectomy versus best medical management of medium vessel occlusion stroke in the middle cerebral artery territory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current randomized controlled trials are investigating the efficacy and safety of mechanical thrombectomy (MT) in patients with medium vessel occlusion (MeVO) stroke. Whether best medical management (MM) is more efficient than unsuccessful vessel recanalization during MT remains unknown. METHODS: This was a retrospective cohort study using data from 37 academic centers across North America, Asia, and Europe between September 2017 and July 2021. Only patients with occlusion of the distal branches (M2 and M3) of the middle cerebral artery territory were included. Unsuccessful MT was defined as a modified Thrombolysis in Cerebral Infarction score of 0-2a. Propensity score matching was used to control for confounders. The primary outcome was functional independence, defined as a modified Rankin Scale (mRS) score of 0-2 at 90 days after treatment. Multivariable regression analysis was used to assess factors associated with the primary outcome. RESULTS: Of 2903 patients screened for eligibility, 532 patients were analyzed (266 per group) after propensity score matching. The MM group had superior functional outcomes, with 32% achieving mRS 0-1 at 90 days compared with 21% in the MT group (P=0.011). Patients in the MM group also had significantly lower rates of symptomatic intracranial hemorrhage (sICH) (3.4% vs 16%, P<0.001) and any hemorrhage (18% vs 48%, P<0.001). On multivariable regression, unsuccessful MT was associated with reduced odds of functional independence (OR 0.50, 95% CI 0.29 to 0.85, P=0.011) and increased odds of sICH (OR 4.32, 95% CI 1.84 to 10.10, P<0.001). Mortality rates were similar between groups (27% in MM vs 29% in MT, P=0.73). CONCLUSION: Unsuccessful MT for MeVO was linked to worse outcomes than best MM. These findings highlight the risks of prolonged attempts and emphasize the importance of efficient procedural decision-making to reduce complications and improve patient outcomes.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».