Drip and ship versus direct to endovascular thrombectomy: The impact of treatment times on transport decision-making
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In ischaemic stroke care, fast reperfusion is essential for disability free survival. It is unknown if bypassing thrombolysis centres in favour of endovascular thrombectomy (mothership) outweighs transport to the nearest thrombolysis centre for alteplase and then transfer for endovascular thrombectomy (drip-and-ship). We use conditional probability modelling to determine the impact of treatment times on transport decision-making for acute ischaemic stroke. MATERIALS AND METHODS: Probability of good outcome was modelled using a previously published framework, data from the Irish National Stroke Register, and an endovascular thrombectomy registry at a tertiary referral centre in Ireland. Ireland was divided into 139 regions, transport times between each region and hospital were estimated using Google's Distance Matrix Application Program Interface. Results were mapped using ArcGIS 10.3. RESULTS: Using current treatment times, drip-and-ship rarely predicts best outcomes. However, if door to needle times are reduced to 30 min, drip-and-ship becomes more favourable; even more so if turnaround time (time from thrombolysis to departure for the endovascular thrombectomy centre) is also reduced. Reducing door to groin puncture times predicts better outcomes with the mothership model. DISCUSSION: This is the first case study modelling pre-hospital transport for ischaemic stroke utilising real treatment times in a defined geographic area. A moderate improvement in treatment times results in significant predicted changes to the optimisation of a national acute stroke patient transport strategy. CONCLUSIONS: Modelling patient transport for system-level planning is sensitive to treatment times at both thrombolysis and thrombectomy centres and has important implications for the future planning of thrombectomy services.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».