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Enregistrement W3087376334 · doi:10.1161/strokeaha.120.030620

Challenging the Ischemic Core Concept in Acute Ischemic Stroke Imaging

2020· review· en· W3087376334 sur OpenAlexaff
Mayank Goyal, Johanna M. Ospel, Bijoy K. Menon, Mohammed Almekhlafi, Mahesh Jayaraman, Jens Fiehler, Marios Psychogios, René Chapot, Aad van der Lugt, Jianmin Liu, Pengfei Yang, Ronit Agid, Werner Hacke, Melanie Walker, Urs Fischer, Negar Asdaghi, Ryan McTaggart, Padma MV Srivastava, Raul G. Nogueira, J. Moret, Jeffrey L. Saver, Michael D. Hill, Diederik W.J. Dippel, Marc Fisher

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Magnetic resonance imagingAcute strokeGold standard (test)Intensive care medicineCore (optical fiber)TerminologyNeuroimagingCLARITYThrombolysisRadiologyCardiologyInternal medicineMyocardial infarctionTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endovascular treatment is a highly effective therapy for acute ischemic stroke due to large vessel occlusion and has recently revolutionized stroke care. Oftentimes, ischemic core extent on baseline imaging is used to determine endovascular treatment-eligibility. There are, however, 3 fundamental issues with the core concept: First, computed tomography and magnetic resonance imaging, which are mostly used in the acute stroke setting, are not able to precisely determine whether and to what extent brain tissue is infarcted (core) or still viable, due to variability in tissue vulnerability, the phenomenon of selective neuronal loss and lack of a reliable gold standard. Second, treatment decision-making in acute stroke is multifactorial, and as such, the relative importance of single variables, including imaging factors, is reduced. Third, there are often discrepancies between core volume and clinical outcome. This review will address the uncertainty in terminology and proposes a direction towards more clarity. This theoretical exercise needs empirical data that clarify the definitions further and prove its value.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations215
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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