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Enregistrement W4409871434 · doi:10.1161/strokeaha.125.051089

Addressing Heterogeneity in the Large-Core Trials: A Case for Standardized Imaging Analysis

2025· review· en· W4409871434 sur OpenAlexaboutno aff
Albert J. Yoo, Charles B.L.M. Majoie, Jens Fiehler, Xiaochuan Huo, Manabu Inoue, Gregory W. Albers, David S. Liebeskind

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)Modality (human–computer interaction)Clinical trialStroke (engine)Medical physicsNeuroimagingRadiologyInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infarct detection is critically dependent on the imaging modality that is used and the criteria for defining tissue infarction. The recent trials of large-core thrombectomy used heterogeneous imaging methods to identify patients with large ischemic cores. Moreover, the Alberta Stroke Program Early CT Score methodology was not harmonized between the trials. Consequently, the large-core trial populations were distinct. To pool the populations in a clinically meaningful way, data should be pooled by imaging modality and time window. The imaging should be re-adjudicated using standardized criteria for imaging analysis and Alberta Stroke Program Early CT Score grading. This standardized approach can be disseminated into clinical practice so that the pooled treatment effect estimates can guide real-world patient care.

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)0,472
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,549
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4720,549
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,013
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0070,013
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,280 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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