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Enregistrement W2784807440 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.85

Abstract 85: Drip ‘n Ship vs. Mothership for Endovascular Treatment: Modeling the Best Transportation Options for Optimal Outcomes in California and Alberta

2017· article· en· W2784807440 sur OpenAlexaffabout
Matthew S.W. Milne, Michael D. Hill, Anders Nygren, Chao Qiu, Noreen Kamal

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)Arrival timeAcute strokeEmergency medicineInternal medicineTransport engineeringTissue plasminogen activatorMyocardial infarctionAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is uncertainty about how patients outside of endovascular-capable or Comprehensive Stroke Centers (CSC) access Endovascular treatment (EVT) for acute ischemic stroke. The role of the non-endovascular-capable Primary Stroke Centers (PSC) that can offer thrombolysis with alteplase but not EVT is unclear. A key question is whether average benefit is greater with early thrombolysis at the closest PSC before transportation to the CSC (Drip ‘n Ship), or with PSC by-pass and direct transport to the CSC (Mothership). Ideal transportation options for California, USA and Alberta, Canada were mapped based on the location of their CSCs and PSCs. Methods: For those who received both EVT and alteplase, probability models were developed from the ESCAPE trial’s decay curves for good outcome defined as mRS 0-2 at 90 days. To determine the benefits of alteplase alone, probability models were extracted from the Get-With-The-Guidelines decay curve. The onset to EMS arrival, time on scene, needle-to-door-out time at the PSC, door-to-needle-time (DNT) at the CSC, and door-to-reperfusion time were assumed constant at 30, 25, 20, 30, and 115 minutes, respectively. EMS transportation times were calculated using Google’s Distance Matrix API interfaced with MATLAB’s Mapping Toolbox to create maps demonstrating the transportation scenario resulting in the best outcomes. Six maps were generated for 30, 60, and 90 minute DNT’s at the PSC’s. Results: In the figure, green regions represent a greater probability of good outcome via Mothership, whereas red indicates that Drip ‘n Ship is best. Orange indicates that either option yields a similar outcome (+/- 2.5%). The color tint increases (becomes brighter) as the probability of good outcome decreases. Grey indicates areas with a sparse road network. Conclusions: The role of a PSC in close proximity to a CSC remains significant only when the PSC is able to achieve both a DNT of 30 minutes or less and a needle-to-door out time of 20 minutes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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