Admission glucose is a significant outcome predictor in anterior circulation stroke: approaching the sweet spot
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Admission glycemia has emerged as an important outcome predictor in the context of mechanical thrombectomy (MT) for large vessel occlusions (LVO) in ischemic stroke. However, a clinically relevant threshold of glucose levels to identify patients at risk for poor functional outcome has yet to be established. METHODS: We conducted a retrospective, monocentric, consecutive registry-based analysis of patients who underwent MT for anterior circulation LVO. Good outcome was defined as functional independence after 90 days (90d mRS < 3) or no deterioration from premorbid mRS. We performed a multiple logistic regression analysis to assess the association between admission glucose levels and functional outcome, including for well-established outcome predictors, i.e. age, NIHSS, Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), time to reperfusion, unsuccessful recanalization, presence of bleeding, and diabetes. In addition, we conducted a receiver operating characteristic (ROC) analysis to determine the optimal admission glucose threshold that best discriminates patients at risk for poor outcome, maximizing sensitivity and specificity. RESULTS: We analyzed 509 patients (mean age = 74.3 ± 12.6 years, median previous mRS = 1.5, 48% male). 194 patients (38.1%) had good outcome and 315 (61.9%) had poor outcome. According to the logistic regression admission glucose (p = 0.012, OR 1.009 95% CI [1.002 1.016]) contributed to predicting poor outcome, while known diabetes did not show a significant contribution. The ROC analysis revealed an admission glucose of 117 mg/dL (59.7% sensitivity; 58% specificity) to be the optimal cut-off value to discriminate patients at risk for poor outcome with an OR of 2.3. CONCLUSION: Admission hyperglycemia is an independent predictor of poor outcome after MT for LVO in the anterior circulation. We hypothesize, that optimal glucose values in patients undergoing MT will likely be in the low normoglycemic range. Prospective controlled studies with targeted glucose values will be needed for validation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».