The Problem of Restrictive Thrombectomy Trial Eligibility Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Since 2015, a series of endovascular trials transformed the management of patients with large vessel occlusion stroke. Most thrombectomy trials used restrictive eligibility criteria to optimize the chances of showing that thrombectomy could work. The problem arises when generalizing trial results into evidence-based recommendations. Many organizations, oblivious of this problem, translated verbatim restrictive trial eligibility criteria into authoritative guidelines, which limit the use of thrombectomy to highly selected patients. The clinical problem becomes as follows: what to do for all other stroke patients equally in need of care? The cycle of restrictive trial eligibility criteria, corresponding restrictive guidelines, observational studies of unvalidated practices showing other patients benefit, a new trial is needed, has been repeated often. Thrombectomy trials ought to have included all patients that could potentially benefit. If the signal that was looked for by restricting eligibility is at risk of being lost in the noise generated by the heterogeneity of patients, D. Sackett proposed a solution: to use the same criteria, not to select some patients and exclude others but to prespecify the subgroup of patients most likely to benefit. In this commentary, we propose a tiered approach, where the boundaries of treatment beneficiaries can be more rigorously tested and confirmed. Identification of these patients before the development of guidelines, which would have otherwise neglected these individuals, may open innumerable treatment opportunities to those who will instead be denied of them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,229 | 0,418 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».