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Enregistrement W4365479595 · doi:10.11477/mf.1436204747

[Evidence and Patient Selection for Endovascular Reperfusion Therapy for Acute Ischemic Stroke:A Narrative Review].

2023· review· en· W4365479595 sur OpenAlexaboutno aff
Mikito Hayakawa

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)CardiologyInternal medicineOcclusionIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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