Integrating Vascular, Neurological, and Metabolic Factors into a Validated Nomogram to Predict 90‑day Outcomes after Mechanical Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke
本研究では、血管、神経、および代謝因子を組み込んだ解釈可能なノモグラムを開発・検証し、機械学習モデルに匹敵する堅牢な性能を示しながら、臨床的な透明性を高めることで、機械的血栓回収術を受ける急性虚血性脳卒中患者における90日後の機能的アウトカムを効果的に予測することに成功した。