Abstract TP336: Influence of Aversion to Uncertainty in STROKE Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physicians caring for patients with silent cerebral infarction (SCI) face several diagnostic and therapeutic challenges. In situations with limited information or lack of guidelines, clinical decisions may be influenced by aversion to uncertainty (AU) defined as a tendency to prefer known over unknown risks. Hypothesis: We hypothesize that physicians’ AU is associated with overutilization of diagnostic tests and influences therapeutic choices for patients with covert cerebrovascular disease. Methods: Participating physicians were practicing neurologists with expertise in stroke care identified from WSO, CSC, VasCog and SORCan. Those who agreed to participate were sent an online questionnaire. Participants randomly received 10 cases from a pool of 20 assessing perception of risk for later stroke and treatment preferences, with additional validated questions to quantitatively determine AU, and overconfidence. The questionnaire was completed online. A multivariable analysis was completed adjusting for age, years of experience, and annual volume of stroke patients. Results: Of 252 initial participants, 35 (13.9%) were excluded for incomplete responses. Of 217 remaining participants for the analysis, 50% of participants expressed that uncertainty was troublesome with their diagnosis. AU was associated with greater recommendation of oral anticoagulants for a case-scenario with atrial fibrillation, CHADS 4 and microbleeds (OR 3.26; 95%CI 1.30-8.19), and with ordering more investigations for an asymptomatic cortical infarction (OR 2.61; 95%CI 1.17-5.83). AU was also associated with recommending tPA or endovascular treatment for a 72 year old woman presented within 4 hours with an NIHSS 6-7 and asymptomatic microbleeds, but otherwise no other contraindication (OR 3.32; 95%CI 1.19-9.27). Conclusion: Aversion to uncertainty is common among practicing stroke neurologists. AU was associated with ordering more investigations and more appropriate recommendations for oral anticoagulation or revascularization when indicated. The present study has practical implications, as aversion to uncertainty may be associated with a more vigilant practice.
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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 | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».