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Enregistrement W4399588190 · doi:10.1161/strokeaha.123.044386

Hemodynamic Stroke: Emerging Concepts, Risk Estimation, and Treatment

2024· review· en· W4399588190 sur OpenAlexafffund
Susanne Wegener, Jean‐Claude Baron, Colin P. Derdeyn, Jorn Fierstra, Annette Fromm, Catharina J.M. Klijn, Christiaan Hendrik Bas van Niftrik, Joanna D. Schaafsma

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesSchweizerische HerzstiftungUniversity of TorontoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineHemodynamicsStroke (engine)CardiologyBlood pressureBlood flowThrombosisInternal medicineCerebral blood flowOcclusionPerfusion scanningPerfusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ischemic stroke can arise from the sudden occlusion of a brain-feeding artery by a clot (embolic), or local thrombosis. Hemodynamic stroke occurs when blood flow does not sufficiently meet the metabolic demand of a brain region at a certain time. This discrepancy between demand and supply can occur with cerebropetal arterial occlusion or high-grade stenosis but also arises with systemic conditions reducing blood pressure. Treatment of hemodynamic stroke is targeted toward increasing blood flow to the affected area by either systemically or locally enhancing perfusion. Thus, blood pressure is often maintained above normal values, and extra-intracranial flow augmentation bypass surgery is increasingly considered. Still, current evidence supporting the superiority of pressure or flow increase over conservative measures is limited. However, methods assessing hemodynamic impairment and identifying patients at risk of hemodynamic stroke are rapidly evolving. Sophisticated models incorporating clinical and imaging factors have been suggested to aid patient selection. In this narrative review, we provide current state-of-the-art knowledge about hemodynamic stroke, tools for assessment, and treatment options.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations26
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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