Abstract WP11: Efficacy and Safety Outcomes of thrombolysis for stroke in Low- and Middle-Income countries: Systematic Review and Metanalysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stroke is a leading cause of disability and mortality worldwide, with thrombolysis as a critical treatment. Patients in Low- and Middle- Income countries (LMIC) are disproportionately affected, however, the effectiveness and outcomes of thrombolysis in these regions have been less explored. Objective: To assess the safety and efficacy of thrombolysis in patients with ischemic stroke in LMIC. Design/Methods: A systematic search was performed in PubMed, Embase, SCOPUS, WOS and Global Index Medicus for studies conducted up to April 2024. Studies aiming to assess the outcomes of thrombolysis after ischemic stroke in LMIC were selected. Outcomes of interest included functional independence (90-day mRS 0-2), symptomatic intracerebral hemorrhage (sICH) and all-cause mortality at 90 days. Quality assessment was performed using Cochrane Risk of bias 2 tool for randomized trials and NewCastle-Ottawa scale for observational studies. A single-arm and a random effects model meta-analysis of proportions were conducted, using the I2 statistics to measure the statistical heterogeneity. Results: A total of 1,865 studies were screened, of which 96 studies met the inclusion criteria, representing 849,280 patients who received thrombolysis for ischemic stroke. Seven randomized controlled trials (RCTs) were included and analyzed independently. The majority of the studies used Alteplase as the thrombolytic agent, followed by Tenecteplase, Recombinant human prourokinase and Reteplase. Eight studies evaluated low dose compared to the standard dose of alteplase. For the meta analysis, articles that included the administration of standard dose of 0.9 mg/kg alteplase within a 4.5-hour time window, were considered. The pool proportion of patients with functional independence at 90 days was 58% CI 95% [51%, 64%]. Pooled proportions for sICH (ECASS III definition) and 90-day mortality were 5% CI 95% [4%,6%] and 10% CI 95% [8%,12%], respectively. However, results show high heterogeneity. Quality assessment showed low to medium risk of bias. Conclusions: Thrombolysis in LMIC may have similar safety and effectiveness outcomes when used with standard dose and treatment within 4.5 hours.
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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 | 0,021 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».