Abstract TP275: Modelling the Impact of Mobile Stroke Unit Dispatcher Accuracy on Patient Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ischemic stroke with large vessel occlusion (LVO) cannot be definitively diagnosed without imaging. The Mobile Stroke Unit (MSU) has brought this capability (along with alteplase administration) to the field. In areas with widespread urban sprawl, having MSUs stationed in the community may improve patient outcomes. However, this is also dependent on how accurately dispatch can assess suspected stroke with LVO over the phone. We compare the probability of good outcome for patients taken direct to Comprehensive Stroke Centre (CSC) (mothership) vs utilizing a MSU at varying levels of dispatcher accuracy in identifying ischemic stroke with suspected LVO. Methods: Conditional probability models for patients with suspected LVO for mothership and MSU scenarios were generated. The positive predictive value (PPV) of dispatcher screening was varied from 25% to 75%. A sliding dichotomy was used to define good outcome, mRS 0-2 at 90 days was used for LVO patients and mRS 0-1 was used for non-LVO patients. 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 using temporal-spatial diagrams with one CSC and four MSUs stationed around the CSC with each MSU covering one quarter of the city. If dispatcher accuracy is poor the area where MSU predicts the best outcome is large as more non-LVO strokes, which benefit from fast alteplase, will be picked up. However, as dispatcher accuracy in identifying LVO increases the mothership areas also increase as the MSU would impose delays in these patients receiving EVT. Conclusions: The ability to accurately dispatch the MSU to patients with suspected LVO impacts transport decision making. This should be considered when designing a stroke system containing a MSU.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».