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Enregistrement W2912505202 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp4

Abstract WP4: Which Characteristics Determine the Decision to Proceed With Endovascular Therapy in Acute Stroke Patients: Results From an International Multidisciplinary Study

2019· article· en· W2912505202 sur OpenAlexaff
Gustavo Saposnik, Alexis Wilson, Mohammad Almekhlafi, Nima Kashani, Wolfgang G. Kunz, Blaise Baxter, Silaja Pillai, Bruce Campbell, Peter Michell, Urs Fisher, Alejandro A. Rabinstein, Sishini Yoshimura, Ji Hoe Heo, BM Kim, Matthew Cherian, Francis Turjman, M Foss, Michael D. Hill, Bijoy K. Menon, Mayank Goyal

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of CalgarySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionStroke (engine)Multidisciplinary approachRandomized controlled trialPhysical therapyEmergency medicineAcute strokeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The current management of acute ischemic stroke has changed recently with the publication of randomized trials using endovascular therapy (EVT). Rationale/Hypothesis: Limited information is however available on how physicians make decisions regarding patient selection for endovascular therapy (EVT) in the real-world. Methods: We conducted an international web-based cross-sectional survey of stroke physicians and interventionalists to assess the decision to offer EVT. Part 1 of the survey used hierarchical Bayes’ disaggregate discrete choice modelling to analyze ten pairs of patient scenarios, randomly generated from ten key patient characteristics to have respondents choose which scenario was best suited for EVT in their practice. Part 2 of the survey used mixed effects logistic regression modelling to analyze 22 randomly chosen patient scenarios, again randomly generated from several key patient and hospital level characteristics. Results: 607 physicians [mean age of 44 (SD 8.5) years, 83.5% men, 53.6% neurologists, 28.7% neuro-interventionists, 13.3% neurosurgeons, 4.7% other], from 38 countries participated. Using disaggregate discrete choice analysis, the most influential characteristic in deciding about EVT was the extent of ischemic change (ASPECTS)/volume of infarct core (26-28% of the choice). Patient age, premorbid status, baseline NIHSS score, and occlusion location (13-15% each) were the other relevant characteristics. Using mixed effects logistic regression, baseline stroke severity (NIHSS> 15 vs. NIHSS 0-5, OR 6.7; 95% CI 4.8-9.5), ASPECTS (5-7 vs. 0-4, OR 9.4; 95% CI7.4-11.9) and occlusion location (distal M2 vs. ICA/M1, OR 012; 95% CI 0.08-0.17) were the most relevant characteristics in deciding about EVT. Time from stroke onset, sex, comorbidities, time of day (off hours vs. day time) were all less relevant in deciding about EVT in both analyses. Conclusion: Severity of stroke assessed clinically, and extent of brain infarction and location of thrombus assessed on imaging are the dominant characteristics that treating physicians use in the real world when deciding about EVT for patients with an acute ischemic stroke.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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