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Enregistrement W2092614065 · doi:10.1038/jcbfm.2012.57

Pharmacologic Reduction of Angiographic Vasospasm in Experimental Subarachnoid Hemorrhage: Systematic Review and Meta-Analysis

2012· review· en· W2092614065 sur OpenAlexaff
Tommaso Zoerle, Don Ilodigwe, Hoyee Wan, Katarina Lakovic, Mohammed Sabri, Jinglu Ai, R. Loch Macdonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVasospasmMedicineSubarachnoid hemorrhageFasudilAnimal studiesAnesthesiaInternal medicineCardiologyPharmacologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal models have been developed to simulate angiographic vasospasm secondary to subarachnoid hemorrhage (SAH) and to test pharmacologic treatments. Our aim was to evaluate the effect of pharmacologic treatments that have been tested in humans and in preclinical studies to determine if animal models inform results reported in humans. A systematic review and meta-analysis of SAH studies was performed. We investigated predictors of translation from animals to humans with multivariate logistic regression. Pharmacologic reduction of vasospasm was effective in mice, rats, rabbits, dogs, nonhuman primates (standard mean difference of -1.74; 95% confidence interval -2.04 to -1.44) and humans. Animal studies were generally of poor methodologic quality and there was evidence of publication bias. Subgroup analysis by drug and species showed that statins, tissue plasminogen activator, erythropoietin, endothelin receptor antagonists, calcium channel antagonists, fasudil, and tirilazad were effective whereas magnesium was not. Only evaluation of vasospasm >3 days after SAH was independently associated with successful translation. We conclude that reduction of vasospasm is effective in animals and humans and that evaluation of vasospasm >3 days after SAH may be preferable for preclinical models.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,016
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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