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Enregistrement W2156969161 · doi:10.4021/jnr.v1i3.31

The Technique of Angioplasty and Stent Placement in Acute Ischemic Stroke Therapy

2011· article· en· W2156969161 sur OpenAlexvenueno aff
Shah-Naz H. Khan, Andrew J. Ringer

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngioplastyStroke (engine)ThrombolysisStenosisStentSurgeryCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke is a second leading cause of death and disability in both developed and developing countries. 8-10% of ischemic strokes are caused by stenosis consequent to intracranial atherosclerotic disease. A growing body of evidence suggests that an aggressive approach may be indicated for patients with intracranial stenosis in the face of persistent symptoms despite adequate medical management, as the incidence of stroke or death in such situations is greater than 50%. By comparison, patients who fail medical management and intravenous thrombolysis, the risk of neurological complications from angioplasty, stenting, or both together, has been reported as 0% to 28%. The technical success rates for immediate, delayed and rescue angioplasty are very good (71-100%). Stenting is an option following angioplasty of a stenosed vessel and in case of embolic strokes where angioplasty alone produces only a temporary recanalizing effect. The rate of stroke and death from intracranial angioplasty and stenting is up to 10%, which is favorable when taking into consideration the risks of failed medical management. Currently, endovascular intervention is usually undertaken when medical management fails. Studies demonstrate angioplasty and stenting to be safe and effective. Technical success rate of angioplasty and stenting is up to 98-99%. In this review, we address the indications for intracranial angioplasty and stenting and provide a reasonably detailed account for readers who perform these procedures. We will also address the potential complications that might arise during intervention and provide practical tips towards successful resolution. doi:10.4021/jnr31w

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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