Diagnosis and Management of Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
This chapter will review updates in the various imaging modalities used to diagnose acute ischemic stroke (AIS), how these are used to select patients for intervention, and the different interventions used for management of AIS. The backbone of the AIS diagnostic algorithm remains the computed tomography scan (CT) given its speed of use and sensitivity. CT-angiography (CTA) is crucial in diagnosing large-vessel occlusions (LVOs) and multiphase CTA and CT-perfusion (CTP) can demonstrate the number of collaterals in the area and remaining salvageable tissue. MRI can be used to select patients presenting in an unknown time window for thrombolysis. The primary goal of AIS management is to rescue the ischemic penumbra and the approach to treating AIS has gone from a time-based to tissue-based approach. While tPA is still the agent of choice for thrombolysis in patients with AIS, tenecteplase (TNK) may be just as effective and more efficient to use. Endovascular thrombectomy (EVT) has shown considerable efficacy for alleviating LVOs and using CTP, patients can be selected for hours after symptom-onset if viable tissue remains. It remains unclear if an “EVT-alone” strategy is superior to “tPA + EVT” strategy but this may be dependent on clot, patient, and geographical characteristics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».