MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024141090 · doi:10.1055/s-0040-1709153

Evolution of Stroke Thrombectomy Techniques to Optimize First-Pass Complete Reperfusion

2020· review· en· W3024141090 sur OpenAlexaff
Johanna M. Ospel, Ryan McTaggart, Nima Kashani, Marios Psychogios, Mohammed Almekhlafi, Mayank Goyal

Notice bibliographique

RevueSeminars in Interventional Radiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOcclusionStenosisStroke (engine)CatheterBalloonStandard of careComplicationSurgeryRadiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2015, endovascular therapy (EVT) has become the standard of care for acute ischemic stroke (AIS) due to large vessel occlusion. It is a safe and highly effective treatment, and its number needed to treat of 2.6 is one of the highest throughout medicine. The ultimate goal when performing EVT is to maximize chances of good outcome through achievement of fast first-pass complete reperfusion, as incomplete and delayed reperfusion increases complication rates and negatively affects outcome. Since EVT has been established as standard of care, new devices have been developed and treatment techniques have been refined. This review provides a brief overview about the rationale for and history of EVT, followed by a detailed step-by-step description of how to perform EVT using the BADDASS (BAlloon guide with large bore Distal access catheter with Dual Aspiration with Stent-retriever as Standard approach), a combined technique, which is in our opinion the safest and most effective way to achieve fast first-pass complete reperfusion. We also discuss treatment strategies for patients with simultaneous high-grade carotid stenosis/pseudoocclusion/occlusion and gaining carotid access in challenging arch anatomy, as these are commonly encountered situations in AIS, and conclude with an outlook on new technologies and future directions of EVT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSeminars in Interventional RadiologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207