ESOC 2023 – Late Breaking Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Remote ischemic conditioning (RIC) with transient cycles of limb ischemia and reperfusion is cerebroprotective in preclinical models and some clinical stroke trials.We investigated whether combined prehospital and in-hospital RIC improves functional outcome in patients with acute stroke.Methods: We performed a multicenter, prospective, randomized, patient-assessor blinded, sham-controlled study.Eligible patients were adult, independent in activities of daily living, had prehospital stroke symptoms with a duration <4 hours.Patients were randomly assigned to RIC or sham.Treatment was started in the ambulance and continued in-hospital.The primary endpoint was improvement in functional outcome measured as shift across the modified Rankin Scale in the target population with a final diagnosis of ischemic or hemorrhagic stroke.Results: From March 16, 2018, to November 11, 2022, 1500 patients underwent prehospital randomization.Median age was 71, and 591 (41%) were female.Of these, 149 (10%) patients were diagnosed with transient ischemic attack and 382 (27%) with a stroke mimic.In the remaining 902 patients with a target diagnosis of stroke a total of 436 were treated with RIC and 466 with sham.Treatment with RIC was not associated with a shift towards better functional outcome at 90 days (Odds ratio, 1.05; 95% confidence interval,0.83-1.33,p=0.67).We found no significant effect on key secondary endpoints and no safety concerns.Conclusions: We did not show improvement on functional outcome of combined prehospital and in-hospital RIC among patients with acute stroke.Half the patients were included within the first hour after stroke onset.ClinicalTrials.gov:NCT03481777.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,949 | 0,897 |
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 ».