A research roadmap of future endovascular stroke trials
Notice bibliographique
Résumé
The recent completion of the MR CLEAN trial1 and news of early stoppage of other stroke trials demonstrates the ability for the neurointerventional community to address a crucial question that has hindered the ability of intra-arterial therapy (IAT) to be offered more widely. The focus of future studies will now shift towards improving clinical outcomes in patients undergoing IAT. ### Imaging There is currently no consensus regarding the optimal imaging strategy for the selection of patients for intervention. The modality must be efficient, accurate, available and repeatable. Non-contrast CT using Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) scoring,2 CT perfusion and MRI are all in widespread clinical usage at interventional stroke centers. A trial comparing different modes of imaging based patient selection would be valuable and currently does not exist. There are advantages and disadvantages to each technique with strong beliefs that each modality has its advantages. The question is whether the widespread availability, ease of access and time savings justify using non-contrast CT (supplemented by ASPECTS) as ‘good enough’ to select patients when compared to advanced imaging modalities that may be more specific to detecting ischemia. Developing an educational pathway with ASPECTS scoring to reduce inter-rater variability along with a standardized CT perfusion algorithm that can be replicated across institutions can allow for a trial examining this question to occur. The current landscape would potentially also allow for an MRI comparative trial. One starting point might be a core-lab adjudicated, prospective registry comparing pre- and post-treatment ASPECTS, computed tomography perfusion (CTP) and/or MRI data from …
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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 | 0,022 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».