Endovascular Treatment of Medium Vessel Occlusion Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of acute ischemic strokes with an identifiable vessel occlusion are caused by medium vessel occlusion (MeVO), that is, nonlarge vessel occlusions that are potentially amenable to endovascular treatment (EVT). Management of patients with MeVO is challenging in many ways: detecting MeVOs can be challenging, particularly for inexperienced physicians, and in busy clinical routine, MeVOs, therefore, remain sometimes undiagnosed. While the clinical course of MeVO stroke with medical management, including intravenous thrombolysis, is by no means, benign, it is more favorable compared with large vessel occlusion. At the same time, EVT complication rates are higher, and thus, the marginal benefit of EVT beyond best medical management is expected to be smaller and more challenging to detect if it were present. Several randomized controlled trials are currently underway to investigate whether and to what degree patients with MeVO may benefit from EVT and will soon provide robust data for evidence-based MeVO EVT decision-making. In this review, we discuss different ways of defining MeVOs, strategies to optimize MeVO detection on imaging, and considerations for EVT decision-making in the setting of MeVO stroke. We discuss the technical challenges related to MeVO EVT and conclude with an overview of currently ongoing MeVO EVT trials.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».