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Enregistrement W1577431435 · doi:10.1161/str.46.suppl_1.tp14

Abstract T P14: In-Hospital Cost Analysis of the Addition of Hyperacute MRI for Selection of Patients for Endovascular Stroke Therapy

2015· article· en· W1577431435 sur OpenAlexaff
Muhammad Shazam Hussain, Nicolas R. Thompson, Terry Lesko, Nancy Papesh, Nancy A. Obuchowski, Dan Tomic, Dolora Wisco, Zeshaun Khawaja, Ken Uchino, Shumei Man, Esteban Cheng‐Ching, Ferdinand Hui, Mark Bain, Gábor Tóth, Peter A. Rasmussen, Thomas J. Masaryk, Paul Ruggieri

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensTerry Fox Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)ConfoundingMagnetic resonance imagingEmergency medicineRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patient selection is important for acute endovascular stroke therapy. We previously reported that a hyperacute MRI protocol for patient selection was associated with decreased utilization of endovascular stroke therapy and improved outcomes. A cost analysis comparing the pre and post-MRI protocol periods was performed to determine if the previous findings translated into cost savings. Methods: We retrospectively identified patients considered for endovascular stroke therapy from January 2008 to August 2012 who were ≤8 hours from stroke symptoms onset. Prior to April 30, 2010 selection was based on results of the CT/CTA alone (pre-hyperacute), whereas afterwards selection was based on results of MRI (hyperacute MRI). Demographic, outcomes and financial information was collected. Log-transformed average daily direct costs were regressed on time period. The regression model included demographic and clinical covariates as potential confounders. Multiple imputation was used to account for missing data. Results: We identified 267 patients, 88 in pre-hyperacute MRI and 179 in hyperacute MRI protocol. Length of stay was not significantly different in both groups (10.6 vs. 9.9 days; p< 0.42). The median of average daily direct costs was reduced by 24.5% (95% CI = 14.1% to 33.7%; p<0.001). Decreases in the proportion of cost from imaging (including endovascular intervention) and anesthesia services was seen, whereas increases were seen in the neurological and pharmacy charges (Figure). Conclusions: Use of the hyperacute MRI protocol translated into reduced costs, in addition to reduced utilization of the invasive therapy and better outcomes. MRI selection of patients is an effective strategy, both for patient and hospital systems.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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