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Enregistrement W4402030402 · doi:10.1055/b-0044-205908

7 Identifying Patients for Stroke ThrombectomyStroke thrombectomy, identifying patients for

2024· book-chapter· en· W4402030402 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CardiologyInternal medicineEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identification of patients for stroke thrombectomy begins with a proper diagnosis of acute ischemic stroke (AIS). Upon suspicion of AIS, timely communication (including through telehealth) between paramedics, emergency department staff, and stroke specialists is the key to accelerate triage of AIS patients. Determining the last known normal (LKN) status includes obtaining a thorough history, conducting a physical examination, and determining the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score. This will help further categorize the severity of the stroke and, in conjunction with imaging findings, will determine appropriate treatment options. The purpose of imaging is to (1) exclude the presence of hemorrhage, (2) rule out other pathologies that may mimic an AIS, (3) determine the location and extent of the occlusion, and (4) estimate tissue at risk in patients presenting 6 to 24 hours after LKN finding of large vessel occlusion. Alberta Stroke Program early CT Score (ASPECTS) > 6, NIHSS > 6, and parameters satisfying adequate tissue at risk or salvageable penumbra (for 6- to 24-hour time window) are the main eligibility criteria for mechanical thrombectomy (MT). Penumbra volume can be calculated by automated software that allows for faster interpretation of imaging findings. Multiple studies are challenging the current eligibility criteria dictated by the American Heart Association/American Stroke Association (AHA/ASA) guidelines and are demonstrating promising results in patients otherwise noneligible for MT such as patients with low NIHSS, low ASPECTS, and patients presenting beyond the 24-hour window of opportunity. These efforts will potentially widen the eligibility criteria for MT and bring further changes to current AIS guidelines.

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,010

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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