Clinical evidence in ischemic stroke: Where we have gone so far and hopes for the future
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ischemic stroke is a significant cause of disability and death worldwide. Randomized clinical trials (RCTs) are important in changing guidelines and treatment strategies. This study aimed to analyze the progress of RCTs in ischemic stroke and to guide future research directions. METHODS: Ischemic stroke-related RCT articles were identified in six high-impact medical journals using the Web of Science Core Collection database. Google Scholar was used to check whether relevant articles were included in the guidelines. The characteristics of these articles were analyzed and future research hotspots were predicted. RESULTS: 389 relevant articles were included in the analysis. The number of articles increased rapidly from 1972 to 2022, from 5 (1.3%; 1972-1982) to 208 (53.5%; 2013-2022) articles. 338 (86.9%) articles were included in relevant guidelines. According to corresponding author location, Europe was the source of the highest number of publications (183; 47.0%), followed by the Americas (152; 39.1%) and the Western Pacific (54; 13.9%). The number of publications steadily increased over time in the USA, England, Canada, Australia, Germany, and France, and surged in China and Spain, especially in the last 5 years. In recent years, endovascular therapy has accounted for the majority of ischemic stroke-related RCT articles. CONCLUSIONS: Numerous RCTs related to ischemic stroke have been conducted in recent decades, and both the number of articles and their contribution to guideline updates are increasing. Also, a shift in research topics was observed. However, great regional imbalances in this research exist, calling for more research to be conducted in specific regions to promote the generalizability of trial conclusions.
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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 | 0,101 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».