Prognostic biomarkers in ischemic stroke treated with mechanical thrombectomy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mechanical thrombectomy (MT) is a key therapy for acute ischemic stroke (AIS), improving survival and functional outcomes. However, the variability in results highlights the need for predictive markers to refine patient selection. Biomarkers reflecting inflammation and metabolic stress are gaining recognition for their role in AIS and MT outcomes. To systematically review and synthesize the evidence on biomarkers associated with clinical outcomes in AIS patients undergoing MT. Specific aims include evaluating their relationship with functional recovery (mRS), mortality, infarct volume, hemorrhagic transformation, and complications such as malignant brain edema (MBE) and delayed cerebral ischemia (DCI). A systematic review of the literature was conducted in accordance with the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement to identify studies evaluating biomarkers in MT. The PubMed and Embase databases were searched using the following terms: (Marker OR biomarker*) AND (Mechanical Thrombectomy OR endovascular) AND Stroke. Of 2,834 articles identified, 86 met inclusion criteria. Several biomarkers, such as C-reactive protein (CRP), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), adenosine deaminase (ADA), neuron-specific enolase (NSE), and matrix metalloproteinase-9 (MMP-9), were consistently associated with worse functional outcomes, increased mortality, and higher risk of complications including hemorrhagic transformation and MBE. Multiple biomarkers demonstrate prognostic value in AIS patients undergoing MT. These findings may support risk stratification and individualized care, though further prospective studies are needed to integrate these biomarkers into the clinical practice.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».