The Mild and Rapidly Improving Stroke Study (MaRISS): Rationale and design
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Although mild and rapidly improving stroke symptoms are the most common first stroke presentation, this group has been understudied in acute stroke trials. Observational and retrospective studies suggest residual disability in one third of patients. AIMS: To elucidate long-term outcomes of patients with mild and rapidly improving stroke, evaluate the predictors of outcome, and examine the association with alteplase treatment. SAMPLE SIZE: The initial estimate of 2650 participants to detect a 9% difference in non-disabled 90-day outcomes between alteplase-treated and untreated participants was revised to 2000 after a pre-planned re-estimation based on actual treatment rates. METHODS AND DESIGN: Prospective observational study of patients with mild ischemic stroke (NIHSS ≤ 5) or rapidly improving stroke symptoms evaluated within 4.5 h from onset. OUTCOMES: The primary outcome is the proportion of patients with modified Rankin Scale (mRS) ≥ 2 at 90 days; the primary safety outcome is symptomatic hemorrhagic transformation within 36 h among those treated with alteplase. Secondary outcomes include the 90-day Barthel Index, Stroke Impact Scale 16, European Quality of Life scale, mRS at 30 days, and 30- and 90-day mortality. DISCUSSION: MaRISS will define outcomes and their predictors and clarify the effects of alteplase in patients with mild and rapidly improving stroke symptoms, providing clinicians with important information to manage this population.
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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 | 0,032 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».