Importance of proper patient selection and endpoint selection in evaluation of new therapies in acute stroke: further analysis of the SENTIS trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The magnitude of treatment effect in acute stroke depends on several factors, including time from symptom onset (TFSO) to treatment and severity of the initial insult. OBJECTIVE: To report further evaluation of NeuroFlo therapy, focusing on the effect of time and stroke severity. METHODS: SENTIS was a prospective randomized trial (N=515) comparing standard medical therapy with/without NeuroFlo therapy. For this analysis, we evaluated outcomes in groups of patients based on TFSO and stroke severity: patients randomized <6 h, 6-10 h, and >10 h with mild (NIHSS<8), moderate (8-14), and severe (>14) symptoms at randomization. 90-Day mRS (modified Rankin Scale) scores and stroke-related death rates were compared between treatment groups. RESULTS: For patients randomized <6 h TFSO (n=128), the OR for mRS 0-2 was 3.11 (CI 1.30 to 7.46, p=0.011) for treated versus non-treated patients. In patients with disease of moderate severity (NIHSS 8-14, n=214), NeuroFlo-treated patients were more likely to have a good outcome (mRS 0-2; OR=1.84, CI 1.02 to 3.33, p=0.043). The stroke-related death rate was better in the treated group with TFSO >10 h and NIHSS >14 (n=42) (OR=7.10, CI 1.13 to 44.55, p=0.036). CONCLUSIONS: The results of our analysis support the importance of careful selection of outcome measures and the impact that rapid treatment and initial stroke severity have on outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,121 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».