Outcomes after carotid revascularization for symptomatic carotid artery web: A multi-institutional cohort study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveCarotid web can serve as a nidus for clot formation and subsequent thromboembolic stroke. Although treatment historically involved antiplatelet therapy, recent evidence demonstrates notably elevated recurrent stroke rates despite best medical therapy. We examined the safety and efficacy of carotid artery stenting (CAS), which involves placing a coil in the artery, and carotid endarterectomy (CEA), a surgery to remove the clot, for treatment of symptomatic carotid web.MethodsA multi-institutional retrospective registry including adult patients with carotid web with history of ipsilateral acute ischemic stroke or transient ischemic attack (TIA) treated with either carotid artery stenting or endarterectomy was reviewed. Patient demographics, comorbidities, clinical presentation, treatment methodology, and outcomes at follow up were collected.ResultsAmong the 71 included patients (mean age 52.4 years, 44 (62.4%) female), 23 (32.4%) underwent CEA, and 48 (67.6%) underwent CAS. The most common presenting symptoms were hemibody numbness/weakness, aphasia, and gaze deviation. On average, patients had experienced 1.12 ± 0.7 strokes or TIAs before intervention, with a mean delay of 115 ± 224 days between initial stroke/TIA and intervention. The median preintervention modified Rankin Scale (mRS) score was 2. Perioperatively, one patient (1.41%) experienced stroke and none experienced myocardial infarction. During mean 14.8 (±29.2)-month follow up, one patient experienced asymptomatic recurrent stroke (1.41%). Median mRS at follow up was 1, and carotid artery stenting and endarterectomy demonstrated similar rates of postoperative complication and recurrent stroke rates.ConclusionOur results suggest that endarterectomy and stenting are safe and efficacious for minimizing subsequent stroke risk in patients who have experienced stroke or TIA from carotid webbing, warranting further studies to determine the optimal timing and method of treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».