Acute Stroke Imaging Research Roadmap III Imaging Selection and Outcomes in Acute Stroke Reperfusion Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The Stroke Imaging Research (STIR) group, the Imaging Working Group of StrokeNet, the American Society of Neuroradiology, and the Foundation of the American Society of Neuroradiology sponsored an imaging session and workshop during the Stroke Treatment Academy Industry Roundtable (STAIR) IX on October 5 to 6, 2015 in Washington, DC. The purpose of this roadmap was to focus on the role of imaging in future research and clinical trials. METHODS: This forum brought together stroke neurologists, neuroradiologists, neuroimaging research scientists, members of the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS), industry representatives, and members of the US Food and Drug Administration to discuss STIR priorities in the light of an unprecedented series of positive acute stroke endovascular therapy clinical trials. RESULTS: The imaging session summarized and compared the imaging components of the recent positive endovascular trials and proposed opportunities for pooled analyses. The imaging workshop developed consensus recommendations for optimal imaging methods for the acquisition and analysis of core, mismatch, and collaterals across multiple modalities, and also a standardized approach for measuring the final infarct volume in prospective clinical trials. CONCLUSIONS: Recent positive acute stroke endovascular clinical trials have demonstrated the added value of neurovascular imaging. The optimal imaging profile for endovascular treatment includes large vessel occlusion, smaller core, good collaterals, and large penumbra. However, equivalent definitions for the imaging profile parameters across modalities are needed, and a standardization effort is warranted, potentially leveraging the pooled data resulting from the recent positive endovascular trials.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».