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Enregistrement W3119688916 · doi:10.3389/fneur.2020.588479

A Systematic Review and Meta-Analysis of Animal Studies Testing Intra-Arterial Chilled Infusates After Ischemic Stroke

2021· review· en· W3119688916 sur OpenAlexafffund
Lane J. Liddle, Christine A. Dirks, Britt A. Fedor, Mohammed Almekhlafi, Frederick Colbourne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineMeta-analysisIschemic strokeStroke (engine)CardiologyAnesthesiaInternal medicineIschemiaEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As not all ischemic stroke patients benefit from currently available treatments, there is considerable need for neuroprotective co-therapies. Therapeutic hypothermia is one such co-therapy, but numerous issues have hampered its clinical use (e.g., pneumonia risk with whole-body cooling). Some problems may be avoided with brain-specific methods, such as intra-arterial selective cooling infusion (IA-SCI) into the arteries supplying the ischemic tissue. Objective: Our research question was about the efficacy of IA-SCI in animal middle cerebral artery occlusion models. We hypothesized that IA-SCI would be beneficial, but translationally-relevant study elements may be missing (e.g., aged animals). Methods: We completed a systematic review of the PubMed database following the PRISMA guidelines on May 21, 2020 for animal studies that administered IA-SCI in the peri-reperfusion period and assessed infarct volume, behavior (primary meta-analytic endpoints), edema, or blood-brain barrier injury (secondary endpoints). Our search terms included: “focal ischemia” and related terms, “IA-SCI” and related terms, and “animal” and related terms. Nineteen studies met inclusion criteria. We adapted a methodological quality scale from 0 to 12 for experimental design assessment (e.g., use of blinding/randomization, a priori sample size calculations). Results: Studies were relatively homogenous (e.g., all studies used young, healthy animals). Some experimental design elements, such as blinding, were common whereas others, such as sample size calculations, were infrequent (median methodological quality score: 5; range: 2–7). Our analyses revealed that IA-SCI provides benefit on all endpoints (mean normalized infarct volume reduction = 23.67%; 95% CI: 19.21–28.12; mean normalized behavioral improvement = 35.56%; 95% CI: 25.91–45.20; mean standardized edema reduction = 0.95; 95% CI: 0.56–1.34). Unfortunately, blood-brain barrier assessments were uncommon and could not be analyzed. However, there was substantial statistical heterogeneity and relatively few studies. Therefore, exploration of heterogeneity via meta-regression using saline infusion parameters, study quality, and ischemic duration was inconclusive. Conclusion: Despite convincing evidence of benefit in ischemic stroke models, additional studies are required to determine the scope of benefit, especially when considering additional elements (e.g., dosing characteristics). As there is interest in using this treatment alongside current ischemic stroke therapies, more relevant animal studies will be critical to inform patient studies.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,028
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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