National trends in patient characteristics, interventional techniques and outcomes of endovascular treatment for acute ischaemic stroke: Final results of the MR CLEAN Registry (2014–2018)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Endovascular thrombectomy (EVT) procedures and workflow have evolved over the years. We examined trends in patient characteristics, EVT techniques and outcomes over 5 years in the Netherlands. PATIENTS AND METHODS: Data from the MR CLEAN Registry (2014-2018) were analysed, including patients treated with EVT for anterior circulation acute ischaemic stroke (AIS). Patients were grouped by year of inclusion except for the linear regression analysis where the inclusion date was used. Baseline predicted probability of poor outcome (modified Rankin Scale (mRS) score 3-6) was calculated using a validated prediction model. Primary outcome was mRS score at 90 days. Secondary outcomes included workflow times, EVT techniques, successful reperfusion (eTICI ⩾ 2B) and symptomatic intracranial haemorrhage (sICH). Time trends were analysed using multivariable regression models (adjusted common odds ratios (acOR) per year). RESULTS: = 0.06). Over time, functional outcomes improved (acOR 1.14 per year, 95%CI: 1.09-1.20); mortality decreased (aOR 0.88 per year, 95%CI: 0.83-0.94). EVT under local anaesthesia increased (from 46% in 2014 to 70% in 2018; aOR 1.15, 95%CI: 1.10-1.22), as did use of direct aspiration (13%-36%; aOR 1.43, 95%CI: 1.35-1.53). Successful reperfusion became more frequent (aOR 1.32 per year, 95%CI: 1.25-1.40), despite needing more attempts (1 in 2014 vs 2 in 2018, aOR 0.93 per year, 95%CI: 0.89-0.98). Incidence of sICH remained unchanged (5% vs 5%, aOR 0.99 per year, 95%CI: 0.89-1.09). Time from emergency room to groin puncture reduced by 7 min per year (95%CI: 5-8). DISCUSSION AND CONCLUSION: Enhanced workflow and increased EVT experience may have led to shorter time to treatment and more frequent successful reperfusion, with better functional outcomes over 5 years, despite treating older, more dependent patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».