Acute ischemic stroke management: concepts and controversies.A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Amongst the 25.7 million survivors and 6.5 million deaths from stroke between 1990 and 2013, ischemic strokes accounted for approximately 70% and 50% of the cases, respectively. With patients still suffering from complications and stroke recurrence, more questions have been raised as to how we can better improve patient management. AREAS COVERED: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) were adopted to ensure a comprehensive inclusion of quality literature from various sources. PubMed and Embase were searched for evidence on thrombolysis, mechanical thrombectomy, artificial intelligence (AI), antiplatelet therapy, anticoagulation and hypertension management. EXPERT OPINION: The directions of future research in these areas are dependent on the current level of validation. Endovascular therapy and applications of AI are relatively new compared to the other areas discussed in this review. As such, future studies need to focus on validating their efficacy. As for thrombolysis, antiplatelet and anticoagulation therapy, their efficacy has been well-established and future research efforts should be directed toward adjusting its use according to patient-specific factors, starting with factors with the most clinical relevance and prevalence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».