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Enregistrement W4406993704 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.wmp70

Abstract WMP70: Redefining ESUS Evaluation: The Role of Pelvic MRV – A Scoping Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4406993704 sur OpenAlexaff
Prasanna Venkatesan Eswaradass, Mohammed Qussay Ali Al-Sabbagh, Syed A. Hussain, Emanuele Camerucci, Elyse Vetter, Rachel Dukes, Dalya Saad Abbood Al-Nuaimi, Tuqa Asedi, Sibi Thirunavukkarasu, Sai Kumar Reddy Pasya

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is controversy in the literature regarding the role of pelvic venous abnormalities screening through Magnetic Resonance Venogram (MRV) in patients with Embolic Stroke of Undetermined Source (ESUS) and a Patent Foramen Ovale (PFO). Pelvic DVT is thought to occur uncommonly, however studies have shown that around 20% of patients can have isolated pelvic vein DVTs without evidence of lower extremity DVTs. We aimed to describe diagnostic yield of pelvic MRV in ESUS patients. Review summary: A systemic search was carried out using PubMed following PRISMA guidelines. We retrieved 6 cross sectional and cohort studies, 2 case series, as well as 9 case reports with a total of 1319 patients and a mean age of 51 years. The diagnostic yield of Pelvic MRV in all included ESUS patients was 10% (95% CI: 8-12). In ESUS patients with a negative lower extremity DVT, the diagnostic yield was 9% (95% CI: 7-10). Patients with ESUS and PFO had significantly higher prevalence of abnormal pelvic MRV findings, OR=3.63 (95% CI: 1.53-8.61, P <0.01). All reviewed studies utilized pelvic MRV, except two reports, which used pelvic CTV. Conclusion: Pelvic venous abnormalities are relatively common findings in ESUS patients with a PFO and negative lower extremity DVT. Pelvic MRV should be highly considered in these situations as finding pelvic vein DVT would change the management in these patients as they will need anticoagulation. Future research should strive to provide clear guidance on clinical decision making and cost effectiveness of utilizing this valuable tool using highly controlled, comparative studies.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,019
Bibliométrie0,0170,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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