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Enregistrement W4387965054 · doi:10.1161/strokeaha.123.044279

Most Promising Approaches to Improve Stroke Outcomes: The Stroke Treatment Academic Industry Roundtable XII Workshop

2023· review· en· W4387965054 sur OpenAlexafffund
Lawrence R. Wechsler, Opeolu Adeoye, Fana Alemseged, Mersedeh Bahr Hosseini, Emir Deljkich, Christopher G. Favilla, Marc Fisher, James C. Grotta, Michael D. Hill, Hooman Kamel, Pooja Khatri, Patrick D. Lyden, Mahmood Mirza, Thanh N. Nguyen, Edgar A. Samaniego, Lee H. Schwamm, Magdy Selim, Gisele Sampaio Silva, Dileep R. Yavagal, Midori A. Yenari, Kori S. Zachrison, Johannes Boltze, Shadi Yaghi

Notice bibliographique

RevueStroke · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of CalgarySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of WarwickUniversity of CincinnatiUniversity of PittsburghCanadian Institutes of Health ResearchSociety for Academic Emergency MedicineUniversity of PennsylvaniaBrown UniversityNIH Clinical CenterU.S. Department of Veterans AffairsUniversity of Southern CaliforniaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMassachusetts General HospitalUniversity of Miami
Mots-clésMedicineStroke (engine)PrioritizationAcute strokeGovernment (linguistics)Psychological interventionIntensive care medicineNursingProcess managementEmergency department

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Stroke Treatment Academic Industry Roundtable XII included a workshop to discuss the most promising approaches to improve outcome from acute stroke. The workshop brought together representatives from academia, industry, and government representatives. The discussion examined approaches in 4 epochs: pre-reperfusion, reperfusion, post-reperfusion, and access to acute stroke interventions. The participants identified areas of priority for developing new and existing treatments and approaches to improve stroke outcomes. Although many advances in acute stroke therapy have been achieved, more work is necessary for reperfusion therapies to benefit the most possible patients. Prioritization of promising approaches should help guide the use of resources and investigator efforts.

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)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations105
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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