ERic Acute StrokE Recanalization: A study using predictive analytics to assess a new device for mechanical thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Aim and hypothesis Using a new study design, we investigate whether next-generation mechanical thrombectomy devices improve clinical outcomes in ischemic stroke patients. We hypothesize that this new methodology is superior to intravenous tissue plasminogen activator therapy alone. Methods and design ERic Acute StrokE Recanalization is an investigator-initiated prospective single-arm, multicenter, controlled, open label study to compare the safety and effectiveness of a new recanalization device and distal access catheter in acute ischemic stroke patients with symptoms attributable to acute ischemic stroke and vessel occlusion of the internal cerebral artery or middle cerebral artery. Study outcome The primary effectiveness endpoint is the volume of saved tissue. Volume of saved tissue is defined as difference of the actual infarct volume and the brain volume that is predicted to develop infarction by using an optimized high-level machine learning model that is trained on data from a historical cohort treated with IV tissue plasminogen activator. Sample size estimates Based on own preliminary data, 45 patients fulfilling all inclusion criteria need to complete the study to show an efficacy >38% with a power of 80% and a one-sided alpha error risk of 0.05 (based on a one sample t-test). Discussion ERic Acute StrokE Recanalization is the first prospective study in interventional stroke therapy to use predictive analytics as primary and secondary endpoint. Such trial design cannot replace randomized controlled trials with clinical endpoints. However, ERic Acute StrokE Recanalization could serve as an exemplary trial design for evaluating nonpivotal neurovascular interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».