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Enregistrement W4408000399 · doi:10.1177/15910199251323117

A visual journey through medium vessel occlusion strokes: From diagnosis to treatment

2025· review· en· W4408000399 sur OpenAlexaff
Alexander Stebner, Salome Bosshart, Satoru Fujiwara, Roberto Souza, Mariana Bento, Johanna M. Ospel

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisDigital subtraction angiographyOcclusionStroke (engine)RadiologyIschemiaCollateral circulationAcute strokeAngiographyCardiologyInternal medicineTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute ischemic stroke occurs when a blood clot obstructs cerebral blood flow, leading to ischemia and potentially irreversible brain damage. While large vessel occlusions are known for their catastrophic effects, medium vessel occlusions (MeVOs) also contribute significantly to stroke-related disability. These occlusions, which occur in smaller, mid-sized vessels, can result in substantial neurological deficits depending on their location and the availability of collateral circulation. The detection of MeVOs poses unique diagnostic challenges, as their subtle presentations are often overlooked in standard imaging. Timely and accurate identification is critical for initiating appropriate therapies, including intravenous thrombolysis, endovascular thrombectomy, and secondary prevention measures. This editorial takes you on a visual journey through the world of MeVOs, exploring their locations, challenging cases, and the diverse techniques used to identify them. With detailed illustrations, it demonstrates how to recognize these occlusions on both advanced and conventional imaging, including guidance on spotting them on digital subtraction angiography. Finally, it delves into how these strokes are treated, offering a comprehensive and engaging look at the unique challenges and solutions in MeVO management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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