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Machine Learning analysis of functional outcome and hemodynamic parameters during stroke thrombectomy under general anesthesia - 17/03/26

Doi : 10.1016/j.accpm.2025.101665 
Francesca Rapido a, b, , Joris Pensier c, Gauthier Salvignol a, d, Claire Duflos e, Fanchon Herman e, Federico Cagnazzo b, f, Paola Aceto g, h, Julien Fendeleur a, d, Cheyma Nassiri e, Razyan Radu f, Pierre-François Perrigault a, d, Nicola Marchi b, Vincent Costalat b, f, Gerald Chanques c, i
a Department of Anesthesia and Critical Care Medicine, Gui de Chauliac University Hospital, Montpellier, France 
b Institute of Functional Genomics, UMR 5203, CNRS, INSERM 1191, University of Montpellier, Montpellier, France 
c Department of Anesthesia and Critical Care Medicine, Saint Eloi University Hospital, Montpellier, France 
d Department of Anesthesia and Critical Care Medicine, Gui de Chauliac University Hospital, Montpellier, France 
e Clinical Research and Epidemiology Unit, La Colombière University Hospital, Montpellier, France 
f Department of Neuroradiology, Gui de Chauliac University Hospital, Montpellier, France 
g Department of Emergency, Anesthesiology, and Critical Care Sciences, Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Rome, Italy 
h Department of Basic Biotechnological Sciences, Intensive and and Perioperative Clinics, Università Cattolica del Sacro Cuore, Rome, Italy 
i PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France 

Corresponding author.

Abstract

Background

Intraoperative hemodynamic management may influence cerebral perfusion and neurological recovery in patients undergoing mechanical thrombectomy (MT) for acute ischemic stroke (AIS). This study aimed to identify intraoperative blood pressure and heart rate patterns associated with three-month functional outcomes in AIS patients treated under general anesthesia, using a machine learning approach capable of capturing nonlinear relationships and variable interactions.

Methods

We conducted a post hoc analysis of a prospectively maintained cohort of consecutive patients with anterior circulation stroke who underwent MT under general anesthesia at a tertiary stroke center between March 2014 and June 2019. The primary outcome was functional independence at three months (modified Rankin Scale [mRS] score 0–2). Intraoperative hemodynamic variables were analyzed across pre- and post-reperfusion phases. An eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) model was trained to predict outcomes, and SHapley Additive exPlanations (SHAP) were used to identify the most influential predictors.

Results

Among the 229 patients included, 101 (44.1%) achieved an mRS score of ≤2. Increased time spent with mean arterial pressure <80 mmHg and systolic blood pressure <140 mmHg before reperfusion was associated with unfavorable outcomes. Elevated intraoperative heart rate in the same phase also emerged as a strong marker of poor prognosis. The model demonstrated good predictive performance (AUC ROC = 0.85) with internal validation.

Conclusions

These findings highlight distinct intraoperative hemodynamic patterns associated with outcomes after thrombectomy under general anesthesia and support further investigation into heart rate as a relevant physiological indicator during anesthetic care.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Thrombectomy, General anesthesia, Hemodynamic management, Machine learning, Functional outcome


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