Abstract WMP15: Flat Panel Detector CT Assessment in Stroke to Reduce Times to Intra-Arterial Treatment (FAST-IA): A Study of Multi-Phase CTA in the Angiography Suite to Bypass Conventional Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bypassing the emergency department (ED) and the CT suite by directly transporting to the neuroangiography suite for imaging assessment and treatment may shorten reperfusion times while maintaining proper patient selection. Methods: Single-center prospective study of consecutive patients with anterior circulation LVO strokes transferred to our facility for consideration of endovascular therapy (ET) from 5/2016 to 12/2017. Those with basilar strokes and/or presenting to the ED were excluded. Patients were categorized into two groups: (1) F lat-Panel Detector CT A ssessment in S troke to Reduce T imes to I ntra- A rterial Treatment (FAST-IA) group, with patients transferred directly to the suite for Flat-Panel Detector multiphase CT angiography (FD-mCTA); and (2) Patients undergoing standard protocol including CT+/-CTA/CTP. The groups were matched for age, baseline NIHSS and pre-treatment glucose. Baseline characteristics, time metrics and outcomes were compared. Results: Out of 419 patients that underwent ET over the study period, 210 patients fit inclusion criteria, with 54 (25.7%) in the FAST-IA group. After matching, 49 FAST-IA/Control pairs were generated and analyzed. Baseline characteristics were well-balanced. FAST-IA patients had significantly shorter median door-to-puncture (33[26.5-47] vs 55[44.5-66] minutes, p<0.001), door-to-reperfusion (85[57.5-115.5]vs110[80-153],p=0.005) and picture-to-puncture (18[13.5-22.5]vs 42[32-47.5]minutes, p<0.001)times. There were no differences in rates of successful reperfusion (mTICI 2b-3, 95.9% vs 100%, p=0.5), parenchymal hematomas type-2 (4.1% vs 2%, p=1.00), good outcome (90-day mRS-0-2, 44.9% vs 40.8%, p=0.68) and 90-day mortality (14.3% vs 22.4%,p=0.30). Conclusions: Directly transferring patients to angiography and using FD-mCTA to determine eligibility for ET is safe and results in significant reduction in treatment times. Future larger studies are warranted.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».