Early Neurological Deterioration After Recanalization: A Retrospective Study of 1053 Endovascular Treatment Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many acute ischemic stroke patients experience poor functional outcomes despite successful recanalization following endovascular treatment (EVT). We aimed to identify predictive factors for early neurological deterioration (END) following successful EVT in acute ischemic stroke patients and to evaluate the impact of END on clinical outcomes. METHODS: One thousand fifty-three patients who achieved successful recanalization (modified treatment in cerebral infarction 2b-3) were divided into two groups: without END (No-END, n = 942) and with END (n = 111). Baseline characteristics, pretreatment Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), onset-to-puncture time, atrial fibrillation (AF), and parenchymal hematoma (PH) were analyzed. Binary regression analysis was performed to identify independent predictors of END. Favorable functional outcomes (modified Rankin scale 0-2) and mortality were assessed at 3 months. RESULTS: The END group had a lower prevalence of AF (26% vs. 36%, P = 0.026), lower pre-EVT ASPECTS scores (median 8 vs. 9, P < 0.001), longer onset-to-puncture time (median 360 vs. 290 minutes, P = 0.002), and a higher incidence of PH (39% vs. 10%, P < 0.001) compared to the No-END group. Binary regression analysis identified lower pre-EVT ASPECTS (odds ratio [OR]=0.742, P = 0.001), absence of AF (OR=0.575, P = 0.024), and presence of PH (OR=5.373, P < 0.001) as independent predictors of END. At 3 months, the END group had lower favorable outcomes (6% vs. 56%, P < 0.001) and higher mortality (63% vs. 13%, P < 0.001). CONCLUSIONS: Lower pre-EVT ASPECTS scores, absence of AF, and presence of PH are independent predictors of END following successful recanalization. END is associated with significantly worse clinical outcomes, including lower rates of favorable functional outcomes and higher mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».