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Enregistrement W4415464824 · doi:10.1136/bmjopen-2025-101244

Predictive factors for very poor outcomes after endovascular thrombectomy in anterior circulation large vessel occlusion: a multicentre retrospective study in China

2025· article· en· W4415464824 sur OpenAlexaboutno aff
Zhixia Li, Jiheng Hao, Changming Wen, Tao Cheng, Yanxin Zhao, Xuesong Bai, Xiaofan Guo, Wenbo Cao, Tianhua Li, Xiaoli Min, Liqun Jiao, Liyong Zhang, Bin Yang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyCirculation (fluid dynamics)EpidemiologyChinaMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aims to investigate the predictors of very poor outcomes in patients with acute ischaemic stroke due to large vessel occlusion after successful endovascular thrombectomy. DESIGN: multicentre, retrospective study. SETTING: Data were derived from tertiary care facilities in five cities of China. PARTICIPANTS: This study included 1242 patients with anterior circulation large-vessel occlusion who underwent endovascular thrombectomy, and they were stratified by 90-day modified Rankin Scale (mRS) scores into a very poor outcome group (mRS 5-6) and a non-very poor outcome group (mRS 0-4). PRIMARY OUTCOME MEASURES: The primary outcome was very poor outcomes. Data from 1242 patients were analysed for demographic, laboratory, imaging and perioperative data. RESULTS: Among the 1242 recruited patients, 318 (25.60%) exhibited very poor outcomes. In multivariate analysis, predictors of very poor outcomes were higher age (OR 1.059, 95% CI 1.043 to 1.075, p<0.001), stroke history (OR 1.993, 95% CI 1.373 to 2.888, p<0.001), coronary heart disease history(CHD;OR=1.816,95% CI 1.291-2.552,P=0.001),higher baseline National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS; OR 1.076, 95% CI 1.054 to 1.099, p<0.001), higher neutrophil count (OR 1.078, 95% CI 1.025 to 1.134, p=0.003), lower Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS; OR 0.901, 95% CI 0.845 to 0.962, p=0.002), higher malignant cerebral oedema (MCE, OR 3.246,95% CI 2.241 to 4.713, p<0.001) and symptomatic intracranial haemorrhage (sICH, OR 3.97, 95% CI 2.569 to 6.169, p<0.001) and receiving intravenous thrombolysis (IVT, OR = 0.600,95% CI 0.431-0.830, P =0.002) . The predictive model demonstrated a certain degree of accuracy (area under the curve 0.839, 95% CI 0.813 to 0.864). CONCLUSIONS: The very poor outcomes were associated with advanced age, CHD history, stroke history, high NIHSS score, high neutrophil count, low ASPECTS and presence of MCE and sICH, while receiving intravenous thrombolysis was a protective factor. These poor outcome predictors might play a crucial role in informing clinical decision-making. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov (NCT06290076); pre-results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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