Use of Intravenous Heparin by North American Neurologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Our aim was to determine current usage patterns of intravenous heparin for patients with acute ischemic stroke. METHODS: A survey was undertaken of 280 neurologists from the United States and 270 neurologists from Canada. Brief vignettes were presented for the following 5 scenarios: stroke in evolution, atrial fibrillation-related stroke (A FIB), vertebrobasilar stroke, carotid territory stroke, and multiple transient ischemic attacks. The effect of medicolegal factors was also ascertained. Statistical comparisons were done with chi-squared testing. RESULTS: US neurologists were significantly more likely than Canadian neurologists to use intravenous heparin for patients with stroke in evolution (51% versus 33%, P<0.001), vertebrobasilar stroke (30% versus 8%, P<0.001), carotid territory stroke (31% versus 4%, P<0.001), and multiple transient ischemic attacks (47% versus 9%, P<0.001). The vast majority of US and Canadian neurologists would use intravenous heparin for acute stroke patients with A FIB (88% and 84%, respectively). US neurologists more often cited medicolegal factors as a potential influence on the decision-making process than Canadian neurologists (33% versus 10%, P<0.001). CONCLUSIONS: In several clinical scenarios, US neurologists were significantly more likely than Canadian neurologists to use intravenous heparin. Fears regarding medicolegal consequences may partially explain the treatment disparity. Despite the publication of 4 clinical trials, which have not shown any long-term benefit for patients with acute stroke and A FIB (International Stroke Trial, Heparin in Acute Embolic Stroke Trial) or cardioembolic stroke (Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment, the Tinzaparin in Acute Ischemic Stroke Trial), both US and Canadian neurologists would use intravenous heparin in large numbers for this condition. Further studies are warranted to investigate the lack of impact of "negative" studies on clinician behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».