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Enregistrement W4410049817 · doi:10.1177/23969873251334271

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)

2025· article· en· W4410049817 sur OpenAlexaff
Wouter H. Hinsenveld, Josje Brouwer, Sanne J. den Hartog, Agnetha A.E. Bruggeman, Manon Kappelhof, Ivo G.H. Jansen, Maxim J.H.L. Mulder, Kars C.J. Compagne, Robert‐Jan B. Goldhoorn, Hester F. Lingsma, Geert J. Lycklama à Nijeholt, Rob A.R. Gons, Lonneke S.F. Yo, Maarten Uyttenboogaart, Reinoud P.H. Bokkers, H. Bart van der Worp, Rob H. Lo, Wouter J. Schonewille, Paul J.A.M. Brouwers, Tomas Bulut, Jasper M. Martens, Frederick J. A. Meijer, Boudewijn AAM van Hasselt, Heleen den Hertog, Sebastiaan F. de Bruijn, Lukas C. van Dijk, Marianne AA van Walderveen, Marieke J.H. Wermer, Hieronymus D. Boogaarts, Ewoud J. van Dijk, Julia H. van Tuijl, Issam Boukrab, Tobien H.C.M.L. Schreuder, Roel J.J. Heijboer, Anouk D. Rozeman, Ludo F.M. Beenen, Alida A. Postma, Albert J. Yoo, Stefan D. Roosendaal, Jeannette Bakker, Adriaan CGM van Es, Sjoerd F.M. Jenniskens, Ido R. van den Wijngaard, Menno Krietemeijer, René van den Berg, Joost Bot, Sebastiaan Hammer, Marieke E.S. Sprengers, Miou S. Koopman, Elyas Ghariq, Auke P.A. Appelman, Anouk van der Hoorn, Marc P. van Proosdij, Bas FW van der Kallen, Olvert A. Berkhemer, Jeroen E Markenstein, Eef J. Hendriks, Jo PP Peluso, Christiaan van der Leij, Lucas Smagge, Saman Vinke, Sjoert Pegge, Wouter Dinkelaar, Jan Albert Vos, Jelis Boiten, Inger de Ridder, Jonathan M. Coutinho, Bart J. Emmer, Pieter Jan van Doormaal, Bob Roozenbeek, Yvo B.W.E.M. Roos, Charles B.L.M. Majoie, Diederik W.J. Dippel, Aad van der Lugt, Wim H. van Zwam, Robert van Oostenbrugge

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesErasmus Medisch CentrumMaastricht Universitair Medisch CentrumAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleStroke (engine)Ischaemic strokeInternal medicineOdds ratioSurgeryIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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