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Enregistrement W7015678598

TC multimodal como predictor clínico de recanalización fútil en pacientes con ictus isquémico agudo tratados con trombectomía mecánica

2016· dissertation· es· W7015678598 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitum: Institutional Repository of the University of Murcia (University of Murcia) · 2016
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen access publishingIschaemic strokeClinical PracticeAcute stroke
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción y Objetivos:
\n
\nEl ictus isquémico es un importante problema de salud pública, al ser una causa frecuente de hospitalización, muerte y discapacidad en los países desarrollados. El objetivo principal de tratamiento en la fase aguda del ictus es recanalizar el punto de oclusión vascular y restaurar el flujo sanguíneo cerebral para evitar la progresión del infarto cerebral. Actualmente, este objetivo puede conseguirse frecuentemente mediante trombectomía mecánica, una intervención que consigue altas tasas de recanalización vascular y permite ampliar los límites de la ventana terapéutica en determinados casos. Sin embargo, muchos de los pacientes exitosamente intervenidos no obtienen el beneficio clínico esperado, quedando con secuelas, discapacidad o incluso muerte. Este fenómeno es conocido con el nombre de recanalización fútil. 
\n
\nLas pruebas de neuroimagen avanzada con TC-multimodal pueden ayudar a discriminar los pacientes que pueden experimentar este fenómeno, mediante un estudio detallado del parénquima cerebral, el árbol vascular y la perfusión cerebral. El objetivo general de este trabajo es identificar biomarcadores de imagen en TC-multimodal con capacidad de predecir la recanalización fútil. Se analiza cada parámetro radiológico de manera individual y combinada para averiguar su capacidad para predecir el pronóstico clínico de los pacientes.
\n
\nMaterial y métodos:
\n
\nSe realiza una revisión retrospectiva de una cohorte de pacientes con ictus isquémico agudo intervenidos con trombectomía mecánica en el Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca de Murcia. Todos ellos presentaron un ictus de circulación anterior, se les realizó un estudio pre-tratamiento con TC-multimodal completo y fueron recanalizados de manera exitosa con trombectomía mecánica.
\n
\nSe estudiaron variables clínicas, radiológicas y terapéuticas. Se utilizó la escala ASPECTS para evaluar las imágenes de TC craneal simple, las imágenes fuente de angioTC y los mapas de perfusión Volumen Sanguíneo Cerebral (VSC) y Flujo Sanguíneo Cerebral (FSC). Las colaterales en angioTC se clasificaron en abundantes y pobres (según ocuparan más o menos del 50% del territorio vascular de la arteria cerebral media respectivamente). La recanalización fútil se definió como una situación de muerte o discapacidad con una puntuación mayor de 2 en la escala Rankin modificada (mRS).
\n
\nResultados:
\n
\nLa población de estudio fueron 150 pacientes y el 57% de ellos sufrió recanalización fútil. Estos pacientes presentaron menores puntuaciones ASPECTS en todos los parámetros de la TC-multimodal y colaterales pobres con mayor frecuencia (todos p<0,001). Los puntos de corte óptimos en la escala ASPECTS para la predicción de recanalización fútil obtenidos mediante análisis de curvas ROC fueron: TC craneal simple ≤7 puntos, imágenes fuente de angioTC ≤5, mapa de VSC ≤6, mapa de FSC ≤2 y mismatch VSC-FSC ≤3. El análisis por regresión logística multivariante mostró tres parámetros radiológicos como predictores independientes de recanalización fútil: las imágenes fuente de angioTC ≤5 (odds ratio 5,1 IC 95% de 1.2– 21.9), el mapa de VSC ≤6 (OR 3,5 IC 95% de 1,2-9,7) y las colaterales pobres (OR 8,6 IC 95% 1,8-41,7). Un score combinado de estos tres parámetros aportó información pronóstica complementaria: sufrieron recanalización fútil el 57% de los pacientes con uno de estos parámetros, el 89% de los pacientes con dos parámetros y el 100% de los pacientes con los tres parámetros. 
\n
\nConclusiones:
\n
\nMediante el uso de la escala ASPECTS y las colaterales en TC-multimodal se puede predecir la evolución clínica de los pacientes con ictus isquémico agudo tratados con trombectomía mecánica, aportando biomarcadores radiológicos fiables de recanalización fútil. Parece una herramienta de gran utilidad para la selección de pacientes y para el diseño de futuros estudios.
\n 
\nABSTRACT
\n
\nBackground and Purpose: 
\n
\nAcute ischemic stroke is considered today one of the main health problems in the world, causing relevant morbidity and mortality and consuming a lot of money and resources. The main goal of acute stroke treatment is the prompt recanalization of the occluded vessel in order to restore the brain flow and stop the progression of the infarction. This objective can be achieved nowadays through mechanical thrombectomy, a procedure that has shown significant rates of quick recanalization, allowing a broader time window for treatment in some cases. However, a significant percentage of those successfully treated patients do not experience clinical improvement, the so-called “futile recanalization” phenomenon. 
\n
\nMultimodal CT has shown to be a helpful tool to detect these patients, through an advanced neuroimaging process that includes the estimation of blood vessels, brain parenchyma and cerebral perfusion. The objective of this study is to identify which multimodal CT parameters can predict futile recanalization. The individual value of each parameter as well as its combination is statistically analyzed in a cohort of acute stroke patients successfully treated with mechanical thrombectomy at our center. 
\n
\nMethods:
\n
\nA retrospective review of a cohort of patients with acute ischemic stroke treated with mechanical thrombectomy in Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca of Murcia is performed. All of them had anterior circulation stroke, 2) fully assessable multimodal CT, and 3) successful recanalization.
\n
\nClinical and epidemiological data including age, gender, cardiovascular risk factors and others were registered and related to neuroimaging studies. Nonenhanced CT, CT angiography source images, cerebral blood volume (CBV), cerebral blood flow (CBF), and mismatch CBV–CBF maps were studied by Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS); collaterals on CT angiography were graded as poor or good (≤50% or >50% of the middle cerebral artery territory). Futile recanalization was defined as modified Rankin Scale score >2 at 3 months despite successful recanalization. 
\n
\nResults:
\n
\nOne hundred fifty patients were included and 57% of them had futile recanalization. They had lower ASPECTS on nonenhanced CT, CT angiography source images, CBV, CBF, and mismatch CBV–CBF and presented more frequently poor collaterals (all P<0.001). The optimal cutoff points in the ASPECTS scale for predicting futile recanalization obtained by ROC analysis were: nonenhanced CT ≤7, CT angiography source images ≤5, CBV ≤6, CBF ≤2 and mismatch CBV-CBF ≤3. In logistic regression multivariate analyses, CT angiography source images ≤5 (OR, 5.1; 95% confidence interval, 1.2– 21.9), CBV ≤6 (OR, 3.5; 95% confidence interval, 1.2–9.7), and poor collaterals (OR, 8.6; 95% confidence interval, 1.8–41.7) were independent predictors of futile recanalization. A combined score of these 3 parameters added complementary information: 57% of the patients with score-1, 89% with score-2, and 100% with score-3 had futile recanalization. Reclassification analyses indicated that this score improved prediction of futile recanalization.
\n
\nConclusions:
\n
\nThe clinical evolution of patients with acute ischemic stroke successfully treated with mechanical thrombectomy can be predicted through multimodal CT parameters using ASPECTS and collateral estimation. This tool might be useful in the design of future trials and the selection of thrombectomy patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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 ».

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Publié2016
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