How Patient Demographics, Imaging, and Beliefs Influence Tissue-Type Plasminogen Activator Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Understanding physician decision making is increasingly recognized as an important topic of study, especially in stroke care. We sought to characterize the process of acute stroke decision making among neurologists in the United States and Canada from clinical and epistemological perspectives. METHODS: Using a factorial design online survey, respondents were presented with clinical data to mimic an acute stroke encounter. The history, examination, computed tomographic (CT) scan, CT angiogram, and CT perfusion were presented in sequence, and respondents rated their diagnostic confidence and likelihood of treatment with tissue-type plasminogen activator after each element. Patient age, race, sex, and CT perfusion imaging results were randomized, whereas the rest of the clinical presentation was held constant. RESULTS: We collected 715 responses, of which 473 (66%) were complete. Diagnostic certainty and likelihood of treatment with tissue-type plasminogen activator rose incrementally as additional clinical data were provided. Diagnostic certainty and treatment likelihood were strongly influenced by the clinical history and the CT scan. Other factors such as physicians' personal beliefs or biases were not influential. Respondents' accuracy in interpreting CT angiographic and CT perfusion images was variable and generally low. CONCLUSIONS: Diagnostic certainty and likelihood of treatment with tissue-type plasminogen activator increase with additional clinical data, with the history being the most important factor for diagnostic and treatment decisions. Respondents had difficulty in interpreting the results of CT perfusion scans although they had little impact on treatment decisions. We did not identify treatment bias based on patient age, race, or sex.
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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 | 0,004 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».