Endovascular Treatment Decisions in Patients with M2 Segment MCA Occlusions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Endovascular therapy in acute ischemic stroke is rapidly evolving. We explored physicians’ treatment attitudes and practice in patients with acute ischemic stroke due to M2 occlusion, given the absence of Level-1 guidelines. MATERIALS AND METHODS: We conducted an international multidisciplinary survey among physicians involved in acute stroke care. Respondents were presented with 10 of 22 case scenarios (4 with proximal M2 occlusions and 1 with a small-branch M2 occlusion) and asked about their treatment approach under A) current local resources, and B) assumed ideal conditions (no monetary or infrastructural restraints). Overall treatment decisions were evaluated; subgroup analyses by physician and patient baseline characteristics were performed. RESULTS: A total of 607 physicians participated. Most of the respondents decided in favor of endovascular therapy in M2 occlusions, both under current local resources and assumed ideal conditions (65.4% versus 69.6%; P = .017). Under current local resources, older patient age (P < .001), longer time since symptom onset (P < .001), high center endovascular therapy volume (P < .001), high personal endovascular therapy volume (P = .005), and neurosurgeons (P < .001) were more likely to favor endovascular therapy. European respondents were less likely to favor endovascular therapy (P = .001). Under assumed ideal conditions, older patient age (P < .001), longer time since symptom onset (P < .001), high center endovascular therapy volume (P = .041), high personal endovascular therapy volume (P = .002), and Asian respondents were more likely to favor endovascular therapy (P = .037). Respondents with more experience (P = .048) and high annual stroke thrombolysis treatment volume (P = .001) were less likely to favor endovascular therapy. CONCLUSIONS: Patients with M2 occlusions are considered appropriate candidates for endovascular therapy by most respondents in this survey, especially by those performing endovascular therapy more often and those practicing in high-volume centers.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».