Abstract 398: Serum Magnesium Levels and Intraparenchymal Hemorrhage After Mechanical Thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Experimental evidence suggests that magnesium plays a hemostatic role by enhancing activation of clotting factors, increasing platelet adhesion, and shortening coagulation times. Given its potential to reduce hemorrhagic complications, we investigated the association between baseline serum magnesium levels and risk of intraparenchymal hemorrhage following mechanical thrombectomy (MT) in patients with anterior circulation large vessel occlusion (LVO) stroke. Methods We conducted a retrospective analysis of a prospectively maintained MT registry (2010‐2024). Consecutive patients with internal carotid artery terminus (ICA‐T), M1, or M2 occlusions were included if serum magnesium levels were available within 48 hours of admission. Hemorrhagic outcomes were defined according to ECASS III criteria: any hemorrhagic transformation (HT; HI‐1, HI‐2, PH‐1, or PH‐2) and parenchymal hematoma (PH; PH‐1, or PH‐2). ROC curve analysis assessed discriminatory ability of hypomagnesemia (<1.5 mEq/L) and continuous magnesium levels for predicting hemorrhage. Multivariable binary logistic regression was used to analyze the association between hypomagnesemia and hemorrhagic outcomes, adjusted for age, diabetes mellitus (DM), Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), baseline National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), and intravenous thrombolysis administration. Nonlinear models (restricted cubic splines and log‐spline models) were applied to explore the relationship between magnesium levels and the risk of HT or PH. Results Among 1,546 patients screened, 1,311 met inclusion criteria. Median age was 69 years (IQR 59‐80), median NIHSS 17 (IQR 13‐21), and median ASPECTS 8 (IQR 7‐9). IV thrombolysis was administered in 34.5%. Median magnesium was 1.8 mEq/L (IQR 1.6‐1.9), with 110 patients (8.4%) classified as hypomagnesemic. Overall, 628 patients (48.0%) developed HT, including 121 (9.2%) with PH. ROC analysis demonstrated poor discriminatory value for hypomagnesemia: AUC 0.49 for HT and 0.51 for PH (Figure 1). Continuous magnesium levels yielded similarly poor performance (AUC 0.50 for HT, 0.49 for PH). In adjusted logistic regression, hypomagnesemia was not associated with risk of HT (aOR 0.83, 95% CI 0.55‐1.24; p=0.36) or PH (aOR 1.27, 95% CI 0.67‐2.40; p=0.47). Nonlinear spline models revealed no significant association between serum magnesium and hemorrhagic risk. Conclusion Baseline serum magnesium levels were not associated with risk of intraparenchymal hemorrhage following MT for anterior circulation LVO stroke. Although magnesium demonstrates hemostatic effects in experimental settings, these findings did not translate into clinically measurable protection against hemorrhage after MT. Future work should evaluate ionized magnesium, serial level monitoring, and individualized thresholds, leveraging nonlinear modeling to refine patient risk stratification and potential therapeutic interventions. image
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».