Mechanical Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke in Southeast Asian Countries: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to systematically examine the results of mechanical thrombectomy (MT) in managing acute ischemic stroke (AIS) among patients in Southeast Asia, addressing the current gap in region-specific data. A thorough search was performed in Scopus and PubMed databases from inception through February 2025, with additional sources identified through citation tracking. This review included observational studies involving adult AIS patients who underwent MT. The study quality was appraised using the Newcastle-Ottawa Scale. Key clinical endpoints assessed included favorable functional independence mRS scores (0–2), successful recanalization (TICI 2b/3), incidence of symptomatic intracranial hemorrhage (sICH), and 90-day mortality. Outcome data were synthesized using pooled proportion estimates under a random-effects modeling. Statistical heterogeneity was evaluated using the I2 metric. A total of 12 observational studies encompassing 1,037 patients were included. The studies were from Vietnam, Singapore, Indonesia, Philippines, and Thailand. The pooled proportion of patients achieving functional independence mRS (0–2) was 48.3% (95% CI: 38.9 -57.8%; I2 = 88.06%), while successful recanalization was achieved in 72.3% (95% CI: 63.3–81.2%; I2 = 91.86%). The rates of sICH and mortality were 7.95% (95% CI: 4.9–11%; I2 = 64.85%) and 17.3% (95%CI: 11 -23.6%; I2 = 80.69%), respectively. Subgroup analysis showed that prospective studies had better outcomes than retrospective studies, with higher functional independence and lower mortality rates. outcomes varied across countries, likely reflecting differences in healthcare infrastructure, access to thrombectomy-capable centers, and stroke system maturity. Mechanical thrombectomy in Southeast Asia yields effectiveness and safety outcomes comparable to those observed in Western high-income countries, despite resource limitations. However, regional variations highlight the influence of healthcare infrastructure on stroke outcomes. Expanding MT programs, improving early access to care, and addressing financial barriers are essential steps toward optimizing regional stroke care.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».