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Enregistrement W2979522219 · doi:10.1148/rg.2019190030

Imaging-based Selection for Endovascular Treatment in Stroke

2019· review· en· W2979522219 sur OpenAlexaff
Kambiz Nael, Yu Sakai, Pooja Khatri, Charles J. Prestigiacomo, Josep Puig, Achala Vagal

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageContext (archaeology)Stroke (engine)Endovascular treatmentNeuroimagingPerfusion scanningSelection (genetic algorithm)Intensive care medicineRadiologyCardiologyEmergency medicinePerfusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of acute ischemic stroke (AIS) has evolved significantly in the past few years. Endovascular treatment (EVT) is now proved to be efficacious up to 24 hours from onset in properly selected patients. The recently updated 2018 American Heart Association–American Stroke Association guidelines reflect the important role of imaging in triage and patient selection for EVT of AIS. Pretreatment imaging in patients with acute stroke should (a) allow assessment for intracranial hemorrhage and demonstrate (b) the extent of early ischemic changes, (c) the presence of large arterial occlusion, and (d) in some cases potential salvageable tissue before the decision to proceed with EVT. The authors review how multimodality imaging can be used for EVT selection in the context of the recent guidelines. They highlight the importance of having streamlined imaging workflows that are integrated with clinical decision making to maximize treatment efficiency. Knowledge of the various imaging criteria including perfusion imaging used for EVT selection is highlighted. The authors discuss variable imaging paradigms used for selection of patients in the early and late windows (who present before vs after 6 hours from onset of symptoms), as reflected in the latest guidelines and in relation to their level of evidence. Finally, they focus on challenges in the subgroups of patients who were excluded from recent EVT trials and with limited evidence to prove the efficacy of EVT, such as patients with low NIHSS (National Institutes of Health Stroke Scale) score, distal occlusion, or large ischemic core. ©RSNA, 2019 See discussion on this article by Leslie-Mazwi.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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