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Enregistrement W4407316231 · doi:10.1371/journal.pone.0316734

Impact of the COVID-19 pandemic on outcomes of acute ischemic stroke patients treated with endovascular therapy: A multicenter Canadian study

2025· article· en· W4407316231 sur OpenAlexaffabout
Shenghua Zhu, Ammar Alam, Rebecca E. Thornhill, Vered Tsehmaister-Abitbul, Grant Stotts, Hailey Pettem, Richard I. Aviv, Ronit Agid, Aleksandra Pikula, Jai Shankar, Geneviève Milot, Brian van Adel, Samuel Yip, Manraj K.S. Heran, Robert Fahed, Fabio Settecase, Marlise P. dos Santos

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityUniversité LavalToronto Western HospitalOttawa HospitalUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesStryker
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakMulticenter studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Ischemic strokeStroke (engine)Emergency medicineAcute strokeInternal medicineIntensive care medicineVirologyRandomized controlled trialTissue plasminogen activatorIschemiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic led to the implementation of wide-ranging institutional infection control protocols. The purpose of this study is to determine the effect of the pandemic on outcomes of large vessel occlusion (LVO) acute ischemic stroke (AIS) patients treated with endovascular therapy (EVT). MATERIALS AND METHODS: Data were obtained from prospectively collected quality improvement stroke databases at six Canadian comprehensive stroke centres from March 11, 2020 to March 11, 2021. This patient cohort was compared to pre-pandemic patients consecutively treated with EVT from March 11, 2019 to March 10, 2020. The primary outcome is a 90-day modified Rankin Score (mRS). The secondary outcomes are angiographic time metrics. RESULTS: A total of 1329 EVT patients (pre-pandemic n = 666) were included. The initial NIHSS was statistically significantly lower in the pandemic cohort. Other baseline patient characteristics were comparable between the two periods. Median (interquartile range, IQR) time from last seen normal (LSN) to emergency department (ED) (172 (68-316) vs 210 (97-382) min; p = 0.0001), LSN to puncture (235 (160-378) vs 280 (184-475); p < 0.0001), computed tomography (CT) to angiographic table (68 (44-108) vs 84 (57-125) min; p = 0.002), ED to angiographic table (65 (37-96) vs 80 (50-112) min; p = 0.001), CT to recanalization (117 (84-156) vs 130 (89-173) min; p = 0.038) and LSN to recanalization (279 (198-453) vs 327 (219-561) min; p = 0.002) were longer in the pandemic period as compared to the pre-pandemic. There were no significant differences in median time from angiographic table to arterial puncture (13 (8-19) vs 12 (9-16) min; p = 0.70) or arterial puncture to first pass (21 (14-31) vs 20 (14-30) min; p = 0.50). Patients were more likely to have favourable outcomes (mRS at 90 days score of ≤ 2) post-EVT pre-pandemic than pandemic (53% vs 44%; p = 0.02). Furthermore, analysis of the time interval from "LSN to arterial puncture" in relation to functional outcomes showed that the percentage of unfavorable outcomes increased among patients who underwent EVT within 240 minutes. Specifically, the rate of unfavorable outcomes rose from 32.9% to 42.9% (p = 0.37 for intervals under 150 minutes) and from 41.6% to 52.3% (p = 0.15 for intervals between 151 and 240 minutes) when comparing pre-pandemic to pandemic periods. However, the detrimental effect associated with the pandemic was diminished in patients who received EVT beyond 240 mins (p = 1.0). CONCLUSION: In this multicenter study involving six Canadian stroke centers, patients exhibited a higher probability of unfavorable long-term functional outcomes following EVT during the pandemic period compared to those in the pre-pandemic cohort, particularly during the first year of the pandemic.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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