Predictive factors for very poor outcomes after endovascular thrombectomy in anterior circulation large vessel occlusion: a multicentre retrospective study in China
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».