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Enregistrement W2897413297 · doi:10.1161/str.49.suppl_1.tp220

Abstract TP220: TIA Referral Influences Delay of Evaluation in TIA Clinic

2018· article· en· W2897413297 sur OpenAlexaff
Nicolas Raposo, Jean François Albucher, Vanessa Rousseau, Agnès Sommet, Lionel Calvière, Alain Viguier, Nathalie Nasr, Fabrice Bonneville, François Chollet, Jean‐Marc Olivot

Notice bibliographique

RevueStroke · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCollège Lionel Groulx
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Minor strokeReferralLogistic regressionEmergency departmentUnivariate analysisEmergency medicineInternal medicineMultivariate analysisPediatricsPhysical therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transient ischemic attacks and minor stroke are vascular emergencies associated with a high risk of brain infarction within the first hours after onset. When available those patients may be evaluated and managed in a TIA clinic. Several therapeutic strategies are currently tested within 12 hrs after TIA/minor stroke onset. We aim to investigate the factors associated with a delay of evaluation longer than 12 hours in our TIA clinic. Subjects and Methods: Subjects are consecutive patients evaluated in an academic center TIA clinic during 2 years. Briefly patients were evaluated by a certified stroke neurologist according to 2009 AHA recommendations including MRI, vessel imaging, blood tests, EKG and when needed TTE/TEE. Referring pathways were dichotomized between office based physicians (General practitioners, others:cardiologists, ophtalmologists, ...) and Emergency medical service (local and from other hospital with no neurologists). Univariate and multivariate logistic regression were performed. Results: 354 patients were evaluated in 2 years. Mean (+/- SD) age was 61 YO (18), Median (IQR) ABCD2 score was 3 (2-4); median (IQR) delay from onset to evaluation was 8 hours (4-48), 59% of patients did arrive in TIA clinic within 12 hours after onset. 52% were referred by an office based physician (36% general practitioner and 16% others) vs. 48% by ED (32%,local ED and EMS 16% other ED) Univariate analysis showed that ABCD2 score<4 and office based physician referral were associated with a delay>12 hrs. There was no relationships with other factors such as risk factors, previous history of stroke or recurrent TIA. Office based physician referral was the only independent factor associated with a delay of evaluation > 12 hrs OR 5.7, (95%CI:3.5-9.3, p<0.0001) after multivariate logistic regression. Conclusion: Direct referral from ED increases the rate of patients starting their evaluation in TIA clinic within 12 hrs after onset.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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