P.029 Endovascular therapy for cerebral venous thrombosis: an international survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral venous thrombosis (CVT) is a rare cause of stroke, with 10–15% of patients experiencing dependence or death. The role of endovascular therapy (EVT) in the management of CVT remains controversial and practice patterns are not well-known. Methods: We distributed a comprehensive 53-question survey to neurologists, neuro-interventionalists, neurosurgeons and other relevant clinicians globally from May 2023 to October 2023. The survey asked about practice patterns and perspectives on EVT for CVT and assessed opinions regarding future clinical trials. Results: The overall response rate was 31% (863 respondents from 2744 invited participants) across 61 countries. A majority (74%) supported use of EVT for certain CVT cases. Key considerations for EVT included worsening level of consciousness (86%) and other clinical deficits (76%). Mechanical thrombectomy with aspiration (22%) and stent retriever (19%) were the most utilized techniques, with regional variations. Post-procedurally, low molecular weight heparin was the predominant anticoagulant administered (40%), although North American respondents favored unfractionated heparin. Most respondents supported future trials of EVT (90%). Conclusions: Our survey reveals significant heterogeneity in approaches to EVT for CVT, highlighting the necessity for adequately powered clinical trials to guide standard-of-care practices.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».