Abstract TP375: Screening for Nontraditional Stroke Symptoms in Women: What is the Evidence? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Stroke is the fifth leading cause of death in the United States. It is projected by the year 2030, there will be a 20.5% increase in the prevalence of stroke, with women being at highest risk. Women can present with nontraditional symptoms of stroke. The purpose of this review of literature was to determine the accuracy, reliability, validity, and sensitivity of existing stroke screening tools that incorporate nontraditional symptoms, and examine gender differences. Methods: A systematic review of peer-reviewed literature was completed in five databases: CINAHL Google Scholar, ProQuest, PubMed, and SCOPUS. Websites were scanned for gray material. Key terms where utilized as text words, title, abstract and medical subject headings to identify related studies of relevance. Results: References were screened by title and abstract. Twenty-nine out of 1175 articles met the inclusion criteria. Seven stroke screening tools were identified; Melbourne Ambulance Stroke Screen, Los Angeles Prehospital Stroke Screen (LAPSS), Cincinnati Prehospital Stroke Scale, Ontario Prehospital Stroke Screening Tool, Medic Prehospital Assessment for Code Stroke, the Recognition of Stroke in the Emergency Room, and Face Arm Speech Test. A thematic synthesis approach organizing data according to patterns identified: early recognition of stroke is crucial to timely treatment and better patient outcomes, a difference in stroke symptoms exists between genders, knowledge and awareness of nontraditional stroke symptoms are essential for early identification, current stroke screen tools have a potential for nearly 30% error of non-identification of stroke, and only 2 of 7 screening tools identify more than 1 of 11 non-traditional symptoms with the most encouraging tool (LAPSS) only identifying 3 symptoms (loss of consciousness, confusion, and seizures). Conclusions: Evidence suggests limitations exists within current stroke screens. Poor recognition of nontraditional symptoms due to lack of stroke screening tools may delay treatment and worsen patient outcomes. Research is required to identify variables and develop a stroke screening tool that is sensitive and specific to nontraditional stroke symptoms in women.
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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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».