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Enregistrement W4416229833 · doi:10.1161/svin.124.001702

Innovations in Thrombectomy Training: A Systematic Review and Expert Recommendations from the Society of Vascular and Interventional Neurology‐Mission Thrombectomy Initiative

2025· article· en· W4416229833 sur OpenAlexaff
Fawaz Al‐Mufti, Mohamed Elfil, Abdallah Abbas, Haneen Sabet, Hazem S. Ghaith, Ariel Sacknovitz, Victor Urrutia, Nabeel Herial, Gábor G. Tóth, Mohammad El‐Ghanem, Krishna Amuluru, Viktor Szeder, Jonathan Crowe, Karol P. Budohoski, Zurab Nadareishvili, Kaustubh Limaye, Fazeel Siddiqui, B Pabón, Atilla Özcan Özdemir, Houman Khosravani, Hamza Shaikh, Nishita Singh, Hesham Masoud, Sushanth Aroor, Shashvat Desai, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Fredrick Echols, Thanh N. Nguyen, Pankajavalli Ramakrishnan, Priyank Khandelwal, Dileep R. Yavagal, Kaiz Asif

Notice bibliographique

RevueStroke Vascular and Interventional Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)MEDLINEClinical PracticeAcute strokeThrombolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mechanical thrombectomy is a critical intervention for patients with acute ischemic stroke with large vessel occlusion. However, significant barriers remain in its widespread implementation, particularly in low- to middle-income countries, including a shortage of trained physicians and limited access to advanced medical technologies. This systematic review and meta-analysis aimed to comprehensively evaluate current mechanical thrombectomy training methodologies and assess their effectiveness in improving procedural skills among neurointerventional teams. METHODS: We conducted a systematic review following Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses guidelines, searching PubMed, Scopus, and Web of Science. Eight studies were included, with 3 studies eligible for meta-analysis. We assessed training approaches, participant demographics, and procedural outcomes using the Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions tool and performed statistical analysis using OpenMetaAnalyst software. RESULTS: Various training modalities, including virtual reality simulations and hands-on workshops, consistently demonstrated positive effects on procedural skills and professional confidence, demonstrating significant improvements across multiple metrics. Our systematic review and meta-analysis revealed statistically significant reductions in total procedure time (average decrease of 17.84 minutes, 95% CI: [-22.19 to -13.48]), number of handling errors (decreased by 6.34 errors, 95% CI: [-13.16 to 0.48]), contrast volume (decreased by 27.35 mL, 95% CI: [-45.11 to -9.60]), and fluoroscopy time (reduced by 8.07 minutes, 95% CI: [-10.71 to -5.44]). Participants showed increased procedural steps completed, with an average increase of 6.52 steps (95% CI: [3.99-9.05]). CONCLUSION: Structured, simulation-based mechanical thrombectomy training programs can significantly enhance procedural skills, clinical decision-making, and professional confidence among neurointerventional teams, potentially improving stroke 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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,015
Bibliométrie0,0190,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeRevue systématique
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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