Third International Stroke Trial
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a common disease. Every year, stroke kills about 5 5 million people around the world (1). Almost 5 billion years of healthy life are lost as a result of yearly strokes (1). In the United Kingdom, it is the single most expensive condition looked after by the National Health Service, costing 2 8 billion pounds (5 2 billion US dollars) in direct care costs alone (2). In Europe, Australia and the United States, about 80% of strokes are ischaemic (3). Unfortunately, ischaemic stroke has few effective treatments. Coordinated stroke unit care reduces the number of patients left dead or dependent due to stroke by 56 per 1000 patients treated (3). Once established, stroke units can care for most patients with stroke, so that their effect on improving outcome is larger than any other treatment. Treatment with aspirin soon after ischaemic stroke reduces the chance of death or disability by about 12 patients per 1000 treated, probably by reducing the chance of stroke recurrence (4). Although the treatment effect is small, aspirin is cheap and widely applicable so it too has a large effect on reducing the overall burden of disability from stroke. Thrombolysis for stroke with recombinant tissue plasminogen activator (rtPA) is effective, though expensive and difficult to deliver, and currently applicable to only a small group of patients. Consequently, the impact of thrombolysis on reducing stroke-related disability in the population from stroke is currently relatively small (5). Only stroke units and aspirin are in widespread use for the treatment of acute ischaemic stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».