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Enregistrement W2912222068 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.tp394

Abstract TP394: Senior Clinical Project Leader

2019· article· en· W2912222068 sur OpenAlexaff
Davis Chau, D. Melissa Garman, Corey Adams, Yichaun Zhang, Araslan Rizwan, Karla J. Ryckborst, Mayank Goyal, Michael D. Hill, Jim Christenson, Michael Tymianski

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryNoNO (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody weightAmbulatoryStroke (engine)Clinical trialAcute strokeEmergency medicinePlaceboSurgeryNursingInternal medicineEmergency departmentAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: FRONTIER (NCT02315443) and ESCAPE-NA1 (NCT02930018) are two pivotal trials investigating the safety and efficacy of the neuroprotectant NA-1 in acute ischemic stroke (AIS). NA-1 administration is weight-based (2.6mg/Kg), requiring the rapid estimation of body weight by paramedics in the field (FRONTIER) and by hospital staff upon ED arrival (ESCAPE-NA1). Alteplase, which is administered after hospital arrival, also requires weight-based dosing. Here we evaluated the accuracy of the body weight estimated by paramedics and by hospital staff prior to administering study drug (NA-1 or placebo) as compared to the actual subject weight collected using in-hospital scales during the subsequent in-hospital stay. Methodology: In both these studies, FRONTIER and ESCAPE-NA1, paramedics in the field and Hospital staff will be determining weight by first asking the subject, second asking a family member or third by estimation. Subsequently, in each trial, in-hospital scales are used during the subject’s admission to measure body weight accurately. The subject’s actual weight will be measured in hospital using standard hospital scales (i.e., stand up or in-bed scales if the subject is not ambulatory), as soon as possible, but within five days. Data were obtained from the trial database. Results: As of August 1 st 2018, 264 subjects were enrolled in FRONTIER of which 206 had all body weight data available, and 444 subjects were enrolled in ESCAPE-NA1 of which 218 had all body weight data available. As compared with in-hospital scales, paramedics over estimated patient weight by an average of 2.57 kg (SD = 6.94 P< 0.001). In-hospital staff under estimated patient weight by an average of 1.82kg (SD = 8.93 P=0.003). The difference is statistically significant but not clinically meaningful. Overall, the weight estimated by paramedics and by hospital staff was 93% accurate, when compared to the actual weight collected. Conclusion: Both paramedics and hospital staff were mostly accurate when estimating patient weight in the acute care settings of FRONTIER and ESCAPE-NA1. This suggests that when time is of the essence, weight may be estimated effectively for the purpose of administering stroke drugs.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2600,109

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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