Organizing stroke systems in the field for patients with suspected large vessel occlusion acute stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The dawn of endovascular stroke therapy has reshaped stroke care. Eligible patients need to be rushed to capable centers for intervention. This may entail bypassing closer hospitals that could confirm the diagnosis, administer thrombolytic therapy, then transfer patients for intervention. This has created a set of challenges: identifying endovascular candidates in the field, determining the best transport destination, and getting patients there quickly.Areas covered: This review provides a context for these emerging challenges. Current and emerging clinical prediction instruments for large vessel occlusion (LVO) are reviewed. The workflow in the thrombolysis-only primary stroke centers is reviewed, and interventions aimed at minimizing delays are highlighted. Innovations using mathematical modeling and devices for detection of LVO are reviewed.Expert commentary: More patients are expected to receive endovascular therapy as we push the boundaries for time and imaging criteria. Advances in detection and decision-making aids will improve the speed of treatment. Some patients will arrive at thrombolysis-only centers. This need to be triaged, diagnosed, treated, and transported promptly. Therefore, education of practitioners in these centers is paramount. Creating and facilitating infrastructure for imaging acquisition and sharing in such centers will reflect better care for stroke patients overall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».