MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2241015786 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a98

Abstract 98: Higher Volume Endovascular Stroke Centers Have Decreased Times to Treatment

2012· article· en· W2241015786 sur OpenAlexaff
Rishi Gupta, Anat Horev, Thanh N. Nguyen, Raphael Y. Gershon, Dheeraj Gandhi, Dolora Wisco, Brenda Miller, Ashis Tayal, Bryan Ludwig, Muhammad Shazam Hussain, John B. Terry, Tudor G. Jovin, Samir Belagaje, Carolyn Cronin, Melissa Tian, Aaron Anderson, Michael Frankel, Kevin N. Sheth, David S. Liebeskind, Raul G. Nogueira

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)GroinUnivariate analysisSurgeryRadiologyInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Currently, no metric exists for door to arterial puncture time for endovascular treatment in acute ischemic stroke. The aim of this study was to determine the timings of each step of endovascular stroke intervention stratified by the volume of procedures at each center. Methods: We retrospectively reviewed patients from seven institutions undergoing endovascular reperfusion therapies for acute ischemic stroke. Patients with anterior circulation strokes treated less than 8 hours from symptoms onset were included. Demographic, radiographic, angiographic and clinical outcomes were collected. The time interval at each milestone from CT acquisition to reperfusion was recorded. Successful reperfusion was defined as achieving a TICI 2B or 3 score as graded by the operator. Symptomatic hemorrhage was defined as a parenchymal hemorrhage type 2 as defined by ECASScriteria. Centers that performed more than 50 intra-arterial stroke interventions annually were considered high volume (HV) centers. A univariate analysis was performed with the Fisher’s exact test for categorical variables and students t-test for continuous variables to compare HV to lower volume (LV) centers. Variables with a p-value < 0.20 were placed in a binary logistic regression model to determine if there were differences in time to treatment between the two groups. Results: A total of 338 patients with a mean age of 67±14 years and mean NIHSS of 18±5 were included. The mean time from CT imaging to groin puncture was 108±73 minutes. The mean time from groin puncture to the placement of a microcatheter in the thrombus was 41±21 minutes and total procedure time 104±55 minutes. There were no differences in demographics, site of vascular occlusion and hemorrhage rates between high volume and lower volume centers. In univariate analysis, HV centers had a lower time from CT imaging to groin puncture (89±57 minutes vs. 154±84 minutes, p<0.001), procedure time (93±46 minutes vs. 129±65 minutes, p<0.001), final infarct volume (79±82 cm 3 vs. 94±106 cm 3 , p<0.03) and higher reperfusion rates (73% vs. 59%, p<0.01). In binary logistic regression modeling HV centers were found to have a shorter CT acquisition to arterial puncture time [OR 0.991, 95%CI (0.986-0.996), p<0.001] and higher reperfusion rates [OR 1.79, 95% CI (1.04-3.12), p<0.03]. Conclusions: Currently there is variability in the time from CT to arterial puncture and total procedure time across institutions, but HV centers appear to have lower times to treatment. Further study is required to determine how to reduce times to treatment and develop a metric for centers to target.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke→Même sujetAcute Ischemic Stroke Management→Travaux en français237 207→