Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We hypothesized that low rates of tissue plasminogen activator (tPA) use are only partially explained by medical considerations, and that biases, beliefs, systems, and uncertainty affect acute stroke decision-making. METHODS: We generated a list of factors potentially influential in acute stroke decision-making: uncertainty, patient demographics that may predispose to bias (age, sex, comorbidities), physician experiences and beliefs, and systems factors. An online survey was distributed to neurologists in the province of Ontario, Canada, to assess the influence of these elements. A response rate of 69% was achieved. RESULTS: Seventy-nine percent (79%) of respondents were less likely to administer IV tPA to patients with dementia, and many were less likely to treat patients from nursing homes, with more severe strokes, or over age 80. All respondents recognized the presence of diagnostic uncertainty, and 87% believed that uncertainty in interpreting advanced imaging affected their use of tPA. The majority of respondents (70%) believed that a large left middle cerebral artery territory stroke was a fate worse than death. Four percent did not believe that IV tPA is an effective treatment for stroke. CONCLUSIONS: This study provides evidence for the presence of uncertainty, beliefs, and biases in acute stroke decision-making. This survey should be considered a preliminary investigation of the multiple factors implicit in IV tPA administration.
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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 | 0,022 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».