Advances in the diagnosis of pediatric arterial ischemic stroke – imaging and beyond
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Arterial ischemic stroke (AIS) represents a significant cause of neurological morbidity and mortality in the pediatric population, with reported mortality rates ranging from 2% to 9%. The growing evidence supporting the efficacy and safety of reperfusion therapies in pediatric AIS underscores the critical importance of timely and accurate diagnosis. There are many barriers to achieving this, including a lack of clinical recognition and diagnostic imaging delays. AREAS COVERED: This narrative review highlights key advances in reperfusion therapies, acute neuroimaging, advanced imaging, and the development of stroke pathways. It explores the growing understanding of the etiology and genetics of childhood AIS. A comprehensive literature search was performed using PubMed, Medline, and EMBASE for relevant studies and reports, as well as reviewing published guidelines available through March 2025. EXPERT OPINION: Pediatric AIS remains challenging due to its infrequent occurrence, diagnostic complexity, and system-level barriers. Advances in imaging and development of streamlined pediatric stroke pathways are shortening the time to diagnosis, but future advances will rely on integration within established adult systems of care, the use of telemedicine and the development of pediatric perfusion imaging expertise. Evolving knowledge of pediatric neurovascular genetics and secondary imaging modalities will lead to tailored management of conditions with stroke risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».