Tenecteplase versus alteplase in patients with acute ischemic stroke: An updated meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Acute ischemic stroke (AIS) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide. While alteplase has been widely used for acute management, recent clinical trials suggest that tenecteplase (TNK) may offer improved clinical outcomes. This study aims to compare the efficacy and safety of TNK compared with alteplase. METHODS: A comprehensive literature search was conducted using PubMed, Embase and Cochrane Library from inception to October 2024 to identify randomized controlled trials that compared TNK at 0.25 mg/kg dosage with alteplase. Data about clinical outcomes was extracted from both groups and assessed by generating forest plots using the random-effects model and pooling odds ratios (ORs). RESULTS: A total of 11 RCTs with 7,546 patients were included in the analysis. TNK showed statistically significant improvement in excellent functional outcome (mRS 0-1) compared with alteplase (OR= 1.14, 95 % CI= 1.03-1.25). No statistically significant difference was observed for good functional outcome (mRS 0-2) (OR= 1.11, 95 % CI= 0.9-1.25), early neurological improvement (OR=1.08, 95 % CI= 0.93-1.26), all-cause death (OR=0.99, 95 % CI= 0.81-1.19), symptomatic intracranial hemorrhage (OR=1.11, 95 % CI=0.81-1.52) and poor functional outcome (mRS=4-6) (OR=0.95, 95 % CI=0.79-1.14). CONCLUSION: In patients with acute ischemic stroke, TNK demonstrated a significant advantage over alteplase in achieving excellent functional outcomes. The incidence of early neurological improvement, symptomatic intracranial hemorrhage, all-cause death, and poor functional outcome remained comparable across the two groups.
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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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».