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Enregistrement W4416933966 · doi:10.1017/cjn.2025.10481

Response to Thrombolysis in Patients with a Diagnosis of Cancer: A Post Hoc Analysis of the AcT Trial

2025· article· en· W4416933966 sur OpenAlexaffvenueabout
Ronda Lun, Cody Doolan, Katrina Hannah D. Ignacio, Mohammed Almekhlafi, Brian Buck, Luciana Catanese, Aleksander Tkach, Tolulope T. Sajobi, Richard H. Swartz, Bijoy K. Menon, Nishita Singh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of ManitobaKelowna General HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost-hoc analysisThrombolysisPost hocClinical trialMortality rateMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an increasing number of patients with cancer and acute ischemic stroke (AIS). We aim to compare outcomes in patients treated with thrombolysis for AIS with a history of cancer to those without. METHODS: This is a post hoc analysis of the Intravenous tenecteplase compared with alteplase for acute ischaemic stroke in Canada (AcT) trial, evaluating tenecteplase versus alteplase in patients with AIS within 4.5 h of onset. ICD-10 codes via administrative data linkage were used to identify a history of cancer. Primary outcome was modified Rankin Scale (mRS) 0-2 at 90 days. Other outcomes included mRS 0-1 at 90 days, return to pre-stroke function, mortality and bleeding. Analysis was done using logistic regression for binary outcomes adjusted for age, stroke severity, presence of cancer history and time from onset to needle. A generalized linear regression model was used for numeric outcomes, with effect measures reported as adjusted risk ratios (aRR). RESULTS: Of the 1577 patients enrolled, 37 (2.35%) had a prior diagnosis of cancer. At 90 days, cancer patients were less likely to achieve 90-day mRS 0-2 (aOR of 0.33 [95% CI 0.15-0.75]) and had higher mortality (aOR 3.75 [95% CI 1.76-7.75]) as compared to those without cancer. Length of stay was longer in patients with cancer than those without cancer (median 11.5 days [IQR 7-24.5] vs 5 days [IQR 3-11], respectively, aRR 2.76 [95% CI 2.58-2.94]). CONCLUSION: Patients with AIS and a history of cancer had worse functional outcomes, prolonged length of stay and higher rates of mortality as compared to those with no diagnosis of cancer.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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