Identifying stroke therapeutics from preclinical models: A protocol for a novel application of network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Globally, stroke is the second leading cause of death. Despite the burden of illness and death, few acute interventions are available to patients with ischemic stroke. Over 1,000 potential neuroprotective therapeutics have been evaluated in preclinical models. It is important to use robust evidence synthesis methods to appropriately assess which therapies should be translated to the clinical setting for evaluation in human studies. This protocol details planned methods to conduct a systematic review to identify and appraise eligible studies and to use a network meta-analysis to synthesize available evidence to answer the following questions: in preclinical in vivo models of focal ischemic stroke, what are the relative benefits of competing therapies tested in combination with the gold standard treatment alteplase in (i) reducing cerebral infarction size, and (ii) improving neurobehavioural outcomes? Methods: We will search Ovid Medline and Embase for articles on the effects of combination therapies with alteplase. Controlled comparison studies of preclinical in vivo models of experimentally induced focal ischemia testing the efficacy of therapies with alteplase versus alteplase alone will be identified. Outcomes to be extracted include infarct size (primary outcome) and neurobehavioural measures. Risk of bias and construct validity will be assessed using tools appropriate for preclinical studies. Here we describe steps undertaken to perform preclinical network meta-analysis to synthesise all evidence for each outcome and obtain a comprehensive ranking of all treatments. This will be a novel use of this evidence synthesis approach in stroke medicine to assess pre-clinical therapeutics. Combining all evidence to simultaneously compare mutliple therapuetics tested preclinically may provide a rationale for the clinical translation of therapeutics for patients with ischemic stroke. Dissemination : Review findings will be submitted to a peer-reviewed journal and presented at relevant scientific meetings to promote knowledge transfer. Registration: PROSPERO number to be submitted following peer review.
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 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 | 0,126 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,008 |
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 ».