Delay to Diagnosis in Acute Pediatric Arterial Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: For the clinician, the diagnosis of arterial ischemic stroke (AIS) in children is a challenge. Prompt diagnosis of pediatric AIS within 6 hours enables stroke-specific thrombolytic and neuroprotective strategies. METHODS: We conducted a retrospective study of prospectively enrolled consecutive cohort of children with AIS, admitted to The Hospital for Sick Children, Toronto, from January 1992 to December 2004. The data on clinical presentation, symptom onset, emergency department arrival, neuroimaging and stroke diagnosis were recorded. The putative predictors of delayed diagnosis were selected a priori for analysis. RESULTS: A total of 209 children with AIS were studied. The median interval from symptom onset to AIS diagnosis was 22.7 hours (interquartile range: 7.1 to 57.7 hours), prehospital delay (symptom onset to hospital arrival) was 1.7 hours (interquartile range: 49 minutes to 8.1 hours), and the in-hospital delay (presentation to diagnosis) was 12.7 hours (interquartile range: 4.5 to 33.5 hours). The initial assessment was completed in 16 minutes and initial neuroimaging in 8.8 hours. The diagnosis of AIS was suspected on initial assessment in 79 (38%) children and the initial neuroimaging diagnosed AIS in 47%. The parent's help seeking action, nonabrupt onset of symptoms, altered consciousness, milder stroke severity, posterior circulation infarction and lack of initial neuroimaging at a tertiary hospital were predictive delayed AIS diagnosis. CONCLUSIONS: In the diagnosis of AIS, significant prehospital and in-hospital delays exist in children. Several predictors of the delayed AIS diagnosis were identified in the present study. Efforts to target these predictors can reduce diagnostic delays and optimize the management of AIS in children.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».