Abstract WP308: BEMI (Brain Emergency Management Initiative) for Optimizing Hub-EMS-Spoke Transfer Networks
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate an expedited “Brain Emergency Management Initiative (BEMI)” transfer process within a telestroke network with the goal of decreasing transfer delays and time to stroke embolectomy intervention. Methods: We conducted an exploratory, retrospective assessment of consecutive acute telestroke patients transferred for potential intervention to compare outcomes in pre-BEMI vs. BEMI periods. Baseline characteristics included age, sex, ethnicity, stroke risk factors, and NIHSS. Times included Spoke In, Spoke Out, Hub In, and groin puncture. Outcomes included discharge destination home, and Symptomatic Intracranial Hemorrhage (SxICH). Results: Overall, 68 transfers were assessed. There were no differences for age, sex, diabetes, hypertension, or atrial fibrillation. There was a higher NIHSS in BEMI (11 pre-BEMI vs. 20 BEMI;p=0.01). There was a shorter spoke door in to door out (143 vs 118 minutes; p=0.01) and spoke door out to hub door in (23min pre-BEMI vs. 21min BEMI;p=0.001). For embolectomy patients, there was a shorter hub door in to reperfusion (83min Pre-BEMI vs. 74min BEMI;p=.04), and rt-PA decision to groin puncture (155min Pre-BEMI vs.130min BEMI;p=.01). There were no sxICH or discharge home differences. Though NIHSS was correlated with home discharge destination (r=-0.26;p=0.04), Hispanic ethnicity (r=0.33;p=0.01), hub door in to reperfusion (r=0.11;p=0.04) and spoke out to reperfusion (r=0.28;p=0.04), no relationship was strong. Conclusions: In our Hub-EMS-Spoke telestroke network, BEMI led to improved evaluation times. Rapid transfer protocols are critical for improving outcomes. BEMI can serve as a model for future rapid stroke transfer pathways. Further work assessing generalizability and outcomes is underway.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».