Critical Event Intervals in Determining Candidacy for Intravenous Thrombolysis in Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to determine the optimal set point for the critical event benchmarks described in stroke guidelines and validate the ability of these goals to predict successful administration of intravenous thrombolysis within 60 min of hospital arrival. METHODS: This was a retrospective cohort analysis of patients with acute ischemic stroke who received intravenous thrombolysis following presentation to the emergency department. The national benchmarks for time intervals associated with the completion of critical events required to determine candidacy for thrombolysis were evaluated for the ability to predict successful administration of thrombolysis within 60 min of hospital arrival. Optimal time interval cut points were then estimated using regression and receiver-operator characteristic curve analysis and compared to guidelines. RESULTS: Of the 523 patients included in the analysis, 229 (43.8%) received intravenous thrombolysis within 60 min of hospital arrival. Of the patients who met the critical event interval goals described in guidelines, only 51.6% received thrombolysis within 60 min. The optimized cut points suggested by the regression analysis aligned with the guideline benchmarks with the only substantial difference being a shortened goal of arrival to neuroimaging start time of 19 min. This difference did not impact the overall predictive value. CONCLUSION: The critical event benchmarks proposed in this study by logistic regression closely correlate with the critical event benchmarks described in the AHA/ASA acute stroke guidelines.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».