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Enregistrement W4407046174 · doi:10.3389/fneur.2025.1492013

Identifying the predictors of ultra early neurological improvement and its role in functional outcome after endovascular thrombectomy in acute ischemic stroke

2025· article· en· W4407046174 sur OpenAlexaboutno aff
Yuzheng Lai, Mohammad Mofatteh, José Fidel Baizabal‐Carvallo, Jianfeng He, Wenhao Wu, Daohong Wang, Wenshan Yan, Jicai Ma, Sijie Zhou, Yu Sun, Yi He, Shumei Li, Hao Sun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoshan Science and Technology Bureau
Mots-clésMedicineIschemic strokeStroke (engine)CardiologyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose Using post-treatment methods to predict functional outcomes of acute ischemic stroke (AIS) patients undergoing endovascular thrombectomy (EVT) is crucial in stroke medicine. The National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score at 24 h has been widely used; however, there is a paucity of data on using earlier NIHSS scores and their association with outcome. In this study, we aimed to investigate the usage of NIHSS at 1-h time window -ultra-early neurological improvement (UENI)- as a surrogate marker associated with the functional outcomes of AIS patients treated with EVT. Methods We included 485 adults (≥18 years old) who underwent emergency EVT at four academic comprehensive stroke centers between 2020 and 2021. Patients with pre-EVT Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) < 6, missing follow-up data, and missing data of the first hour NIHSS were excluded (n = 20). UENI was defined as post-EVT NIHSS reduction of 4 points or more or NIHSS as 0–1 within 1-h post-EVT. An mRS score of 0–2 after three months was defined as favorable outcome, and independent walking independence was defined as mRS of 3. Results A total of 465 patients were included in our final analysis. We identified 122 (26.2%) patients with UENI. While 82.79% of the patients with UENI achieved favorable functional outcomes at 3-months, only 32.36% of patients without UENI had favorable functional outcome (p < 0.0001). In addition, lower hospitalization costs were associated with patients who had UENI, compared to No-UENI (p = 0.003). A multivariate logistic regression analysis revealed that younger age (p < 0.0001), shorter last know normal to puncture time (LKNPT) (p = 0.013), higher pre-treatment ASPECTS (p = 0.039), final modified thrombolysis in cerebral infarction (mTICI) ≥2b (p = 0.002), and fewer number of EVT attempts (p = 0.002) were variables independently associated with UENI. The presence of UENI was independently associated with a better outcome OR: 7.999 (95% C.I. 4.415–14.495). Conclusion UENI was observed in about a quarter of patients with AIS undergoing EVT. Younger age, shorter LKNPT, higher pre-treatment ASPECTS, final mTICI≥2b, and fewer number of EVT attempts, were independently associated with UENI. The presence of UENI was independently associated with better functional outcome at 3 months.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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