[Evidence and Patient Selection for Endovascular Reperfusion Therapy for Acute Ischemic Stroke:A Narrative Review].
Notice bibliographique
Résumé
Three former stroke trials failed to show the efficacy of endovascular stroke reperfusion therapy using intra-arterial thrombolysis or older-generation mechanical thrombectomy devices, compared with usual medical care in 2013. However, five pivotal trials in 2015(MR CLEAN, ESCAPE, EXTEND-IA, SWIFT PRIME, and REVASCAT), using newer-generation devices(e.g., stent retrievers), have shown stroke thrombectomy to clearly improve the functional outcome of patients with occlusion of the internal carotid artery or the M1 portion of the middle cerebral artery(baseline National Institutes of Health Stroke Scale score ≥ 6; baseline Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score ≥ 6), and who could receive thrombectomy within 6 h of symptom onset . In 2018, the efficacy of stroke thrombectomy for late-presenting patients with up to 16-24 h of onset and those who had a mismatch between neurological severity and ischemic core volume was also established by the DAWN and DEFUSE 3 trials. In 2022, the efficacies of stroke thrombectomy for patients with a large ischemic core or basilar artery occlusion were identified. This article discusses the evidence and patient selection for endovascular reperfusion therapy for acute ischemic stroke.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».