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Enregistrement W2107023316 · doi:10.1586/14779072.2014.894885

Lessons learnt from recent endovascular stroke trials: finding a way to move forward

2014· review· en· W2107023316 sur OpenAlexaff
Mohammed Almekhlafi, Bijoy K. Menon, Mayank Goyal

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)WorkflowRandomized controlled trialAcute strokeClinical trialReperfusion therapyEndovascular treatmentEmergency departmentIntensive care medicineSurgeryMyocardial infarctionCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of stentrievers provided momentum for endovascular stroke therapy. Hopes were dampened after three randomized trials showed no clear benefit of endovascular therapy. This review discusses the results of these trials results and shortcomings. A detailed discussion will follow on the design, conduct and analysis of current and future endovascular stroke trials. Steps to improve the workflow of acute stroke cases from the time they enter the emergency department until endovascular reperfusion is achieved can significantly shorten the time from onset to successful reperfusion. These factors in addition to using novel approaches to analyze data and minimize delays caused by the consent process are perceived to be sufficient to demonstrate the efficacy of endovascular stroke therapy.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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