Endovascular interventions for acute stroke: past practice and current research
Notice bibliographique
Résumé
The way clinical care and research are currently conceived is entangled in multiple problems. While the problems are universal, nowhere were they more painfully experienced than in the acute care of patients with severe stroke. While we are celebrating that we now possess evidence that patients can benefit from endovascular interventions, we should not miss the opportunity to review the difficult path that led to this point and reflect on how it could be improved. A narrative review of the past and current status of care and research in endovascular treatment of acute stroke may serve to expose the problems and potential solutions. For more than 25 years, rescue endovascular interventions were offered to selected patients using a vast array of drugs and devices not designed for that purpose with little success, at least in the early years.1 Occasionally, a Lazarus experience (spectacular recovery associated with recanalization) would fuel enough enthusiasm to go on for another long run of failures. We have always been aware that the occasional miracle could not justify a full-scale campaign for the massive resources required to staff centers with expert personnel, streamlined patient transportation, not to mention the generous budget needed for such high-technology care. Clinical research thus focused on intravenous (IV) therapy, a simpler approach which can be delivered locally.2 Following the positive National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) study, subsequent research endeavors were largely devoted to neuroprotective agents promoted by the pharmaceutical industry. Meanwhile, increasingly effective endovascular tools became available, but regulatory agencies never required proof of clinical benefit (angiographic demonstration that vessels can be recanalized would typically suffice) to authorize the sale of ever more expensive devices. Intra-arterial (IA) therapy thus did not have the financial impetus to rigorously assess patient outcomes. Until recently, in the presence of large …
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».