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Enregistrement W2733458140 · doi:10.1161/strokeaha.117.017607

Immediate Vascular Imaging Needed for Efficient Triage of Patients With Acute Ischemic Stroke Initially Admitted to Nonthrombectomy Centers

2017· article· en· W2733458140 sur OpenAlexaboutno aff
Grégoire Boulouis, Khawja-Ahmeruddin Siddiqui, Arne Lauer, Andreas Charidimou, Robert W. Regenhardt, Anand Viswanathan, Thabele M Leslie‐Mazwi, Natalia S. Rost, Lee H. Schwamm

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalTriageStroke (engine)NeuroimagingEmergency medicineIschemic strokeVascular occlusionRadiologyInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Current guidelines for endovascular thrombectomy (EVT) used to select patients for transfer to thrombectomy-capable stroke centers (TSC) may result in unnecessary transfers. We sought to determine the impact of simulated baseline vascular imaging on reducing unnecessary transfers and clinical-imaging factors associated with receiving EVT after transfer. METHODS: We identified patients with stroke transferred for EVT from 30 referring hospitals between 2010 and 2016 who had a referring hospitals brain computed tomography and repeat imaging on TSC arrival available for review. Initial Alberta Stroke Program Early CT scores and TSC vascular occlusion level were assessed. The main outcome variable was receiving EVT at TSC. Models were simulated to derive optimal triaging parameters for EVT. RESULTS: A total of 508 patients were included in the analysis (mean age, 69±14 years; 42% women). Application at referring hospitals of current guidelines for EVT yielded sensitivity of 92% (95% confidence interval, 0.84-0.96) and specificity of 53% (95% confidence interval, 0.48-0.57) for receiving EVT at TSC. Repeated simulations identified optimal selection criteria for transfer as National Institute of Health Stroke Scale >8 plus baseline vascular imaging (sensitivity=91%; 95% confidence interval, 0.83-0.95; and specificity=80%; 95% confidence interval, 0.75-0.83). CONCLUSIONS: Our findings provide quantitative estimates of the claim that implementing vascular imaging at the referring hospitals would result in significantly fewer futile transfers for EVT and a data-driven framework to inform transfer policies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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