SELECTion criteria for large core trials: dogma or data?
Notice bibliographique
Résumé
We thank the Editors of JNIS for alerting us in advance to the concerns about SELECT2 raised by Jadhav1 and colleagues and appreciate the opportunity to explain the rationale for the study design and clarify the benefits of including perfusion imaging-based selection criteria. We are confident that SELECT2 will provide high-level, reliable data regarding the safety and efficacy of endovascular thrombectomy (EVT) for large core patients. The choice of imaging modality for identifying large core in acute ischemic stroke remains an area of considerable debate. Magnetic resonance imaging (MRI) diffusion-weighted imaging (DWI), computed tomography (CT) or MR perfusion imaging and Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) have all been proposed and studied. At present, there is no clear consensus on which imaging modality is best for identifying patients with large core. It is important to recognize that the early window randomized EVT trials used a broad range of imaging selection criteria. The imaging selection criteria for the initial five pivotal trials ranged from allowing patients to be enrolled regardless of the degree of early infarct signs,2 to studies that required a specific ASPECTS score range in addition to other imaging criteria,3–5 to EXTEND IA6 where the ASPECTS score was not considered, and CT perfusion (CTP) mismatch with a maximum estimated core size was required. All five trials were successful but with substantial variability in the treatment effect, leaving uncertainty as to the optimal imaging approach as well as whether there are patient subgroups who do not benefit. In fact, those utilizing perfusion mismatch criteria (EXTEND-IA, SWIFT PRIME) had higher rates of modified Rankin Scale (mRS) scores 0–2 and larger treatment effects, compared with other trials.2–6 Even if a treatment has a clear benefit in most patients, there can be important subgroups that do not …
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».