Endovascular Treatment for Cerebral Venous Thrombosis: Applying Lessons Learned from Clinical Trials of Endovascular Treatment in Acute Arterial Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cerebral venous thrombosis (CVT) is a rare but severely disabling form of stroke. Acute treatment mainly consists of medical management, since there is no robust evidence suggesting the benefit of endovascular treatment for CVT. Given the relative lack of data to guide acute treatment decision-making, CVT treatment decisions are mostly made on a case-by-case basis. In some ways, the current status quo of endovascular treatment for CVT resembles the state of endovascular treatment for acute ischemic stroke before the wave of major positive large vessel occlusion endovascular treatment trials in 2015. SUMMARY: The current state of evidence with regard to endovascular CVT treatment is summarized, parallels to acute ischemic stroke are drawn, and it is discussed how the lessons learned from the evolution of acute ischemic stroke endovascular treatment (EVT) trials could be applied to designing a trial of endovascular treatment for CVT. The review ends by outlining possible scenarios for the future of endovascular CVT treatment. KEY MESSAGES: CVT is a serious disease, affecting young patients and their families, and harbors a considerable social and economic burden. Working toward high-level evidence for the best possible treatment strategy and exploring a possible role for EVT to improve outcomes in CVT needs to remain a high priority in stroke research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».