P142/66 A DELPHI consensus statement on the definition of a tough clot
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Research into challenging clots in mechanical thrombectomy has substantially increased in recent years, particularly imaging, intra-procedural, and clot properties. However, integrating them to identify a challenging occlusion is not well established. <h3>Aim of Study</h3> Explore the opinions of neuro-interventional experts and clot researchers to define these tough clots. <h3>Methods</h3> A modified DELPHI technique was used before and live during CLOT SUMMIT 7.0. Panelists answered three iterative question rounds in which they indicated their certainty level from 1 (very uncertain) to 4 (very certain) on the association of 30 specific clot features as indicators for difficult-to-recanalize target occlusions. The features were grouped into 5 domains: histological, imaging, biomechanical, procedural, and clinical factors. Consensus was defined as greater than 50% agreement. Certainty levels of 3.0 or greater were regarded as high certainty. <h3>Results</h3> After a total of 3 DELPHI rounds, consensus was reached on 16 of 30 questions, where 8 were of high certainty (27%). They were combined to produce a holistic definition of a challenging clot: A clot that could be white colored or calcified, that is stiff, hard, sticky or adherent, with possible calcification visible on imaging, and during thrombectomy is difficult to pass and resistant to pulling. <h3>Conclusion</h3> A live DELPHI consensus from experts in thrombectomy and clot research suggest the features of a challenging/tough clot, which may narrow focus for future development of specialized tools for a priori identification of tough clots. <h3>Disclosure of Interest</h3> MM and PB are employees of Cerenovus
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».