Abstract WMP95: Drip and Ship vs. Mothership: Conditional Probability Modelling for Patients With Suspected Large Vessel Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: For patients with suspected large vessel occlusion (LVO) stroke should we bypass alteplase treatment at Primary Stroke Centres (PSC) in favor of endovascular therapy (EVT) at Comprehensive Stroke Centres (CSC) (mothership) or transport the patient to the PSC for alteplase and then transfer to the CSC for EVT (drip and ship)? This is complicated by the inability to definitively diagnose LVO stroke without imaging. Methods: The efficacy decay of alteplase and EVT over time and the accuracy of the Los Angeles Motor Scale (LAMS) LVO screening tool were combined with various treatment times to predict the probability of good outcome (mRS 0 - 1 at 90 days) for both transport strategies for patients with LAMS ≥4. Results: The results are shown in the Figure. If the patient is closest to the CSC mothership is always superior. If treatment is fast at both centres drip and ship is superior if the centres are far apart and the patient must travel past a PSC to get to a CSC, otherwise the strategies are equivalent (Panel A). Slow treatment at the PSC increases the area where mothership is superior and eliminates drip and ship unless the time from onset to alteplase administration exceeds 4.5 hours in the mothership scenario (Panel B). Slow treatment at both centres decreases the mothership area and expands the drip and ship area (Panel C). Conclusions: Due to the uncertainty in patient diagnosis both transport options are equivalent in most scenarios. A triaging tool with greater positive predictive value would increase the size of the mothership areas. However, even with diagnosis uncertainty the importance of fast treatment times is illustrated.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».