Abstract TMP82: When Does Having a Mobile Stroke Unit Make Sense in a Metropolitan Area From a Patient Outcome Perspective?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Mobile Stroke Unit (MSU) has brought stroke imaging and alteplase administration to the field, possibly shortening onset to needle time in some situations. However, for patients needing endovascular therapy (EVT) onset to groin puncture times may be lengthened due to additional travel time. For patients with suspected large vessel occlusion (LVO) using the Los Angeles Motor Scale (LAMS) we compare the probability of good outcome for patients taken direct to Comprehensive Stroke Centre (CSC) (mothership) and patients utilizing the MSU. Methods: Using conditional probability models for patients with suspected LVO (LAMS ≥4) the probability of good outcome for the mothership and MSU scenarios were generated. Good outcome was defined using a sliding dichotomy, where for LVO patients it was defined as mRS 0-2 as 90 days, and for non-LVO patients it was defined as mRS 0-1. Data from the HERMES collaboration was used for EVT patients, data from the Emberson meta-analysis (extrapolated to the HERMES population for LVO) was used for alteplase treated patients. Probability of good outcome for intracranial hemorrhage and stroke mimics was considered time invariant. Results: The results are visualized in a small metropolitan area with one CSC and one MSU which is housed at the CSC. In the area immediately surrounding the CSC both the MSU and mothership methods predict equivalent outcomes, however moving further away from the CSC mothership predicts better outcomes due to the additional travel time for the MSU. If the MSU does not lead to time savings when the patient arrives at the CSC this mothership area is expanded. Conclusions: From a patient outcomes perspective in a system where a single MSU is housed at a single CSC there are no area where the MSU shows benefit over the mothership approach. In the area where both models predict equivalent outcomes the individual environment and cost-effectiveness must be taken into context when deciding the best transport strategy.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».