Progress in the Treatment of Acute Ischemic Stroke, Current Challenges and the Establishment of Clinical Decision-Making System
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic stroke often occurs in middle-aged and elderly people, leading to brain tissue ischemia, hypoxia and necrosis. The clinical manifestations are a series of neurological deficits, such as aphasia, hemiplegia and disturbance of consciousness, with high morbidity, mortality, disability rate, recurrence rate and multiple complications. This article aims to review current treatment advances, analyze current challenges and propose coping strategies. The literature on stroke treatment and the latest technological progress were reviewed. Combined with clinical and epidemiological to analyze the current challenges, the coping strategies were proposed before, during and after thrombolysis. Early intravenous thrombolysis and bridging treatment can restore blood perfusion in time and save the ischemic penumbra of brain tissue. However, the current proportion of patients receiving thrombolytic therapy is very low. The main challenges are as follows: easy to miss the time window, door-to-needle time is too long and there is a lack of understanding of the safety and efficacy of thrombolysis, especially the hemorrhagic transformation. A clinical decision-making system is established for stroke rescue by improving the popularization rate of stroke thrombolytic therapy, optimizing the green channel process of stroke and improving the executive ability of clinicians, to shorten the rescue time. Advanced imaging techniques are used to identify potential patients for thrombolysis. Acute intravascular bridge therapy is used to improve the efficacy of thrombolysis. Screening before thrombolysis, timely thrombolytic therapy, re-examination after thrombolysis and active response to hemorrhagic transformation can effectively improve the safety and acceptability of treatment. J Neurol Res. 2019;9(4-5):51-59 doi: https://doi.org/10.14740/jnr541
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».