Endovascular treatment decision in acute stroke: does physician gender matter? Insights from UNMASK EVT, an international, multidisciplinary survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Differences in the treatment practice of female and male physicians have been shown in several medical subspecialties. It is currently not known whether this also applies to endovascular stroke treatment. The purpose of this study was to explore whether there are differences in endovascular treatment decisions made by female and male stroke physicians and neurointerventionalists. METHODS: In an international survey, stroke physicians and neurointerventionalists were randomly assigned 10 case scenarios and asked how they would treat the patient: (A) assuming there were no external constraints and (B) given their local working conditions. Descriptive statistics were used to describe baseline demographics, and the adjusted OR for physician gender as a predictor of endovascular treatment decision was calculated using logistic regression. RESULTS: 607 physicians (97 women, 508 men, 2 who did not wish to declare) participated in this survey. Physician gender was neither a significant predictor for endovascular treatment decision under assumed ideal conditions (endovascular therapy was favored by 77.0% of female and 79.3% of male physicians, adjusted OR 1.03, P=0.806) nor under current local resources (endovascular therapy was favored by 69.1% of female and 76.9% of male physicians, adjusted OR 1.03, P=0.814). CONCLUSION: Endovascular therapy decision making between male and female physicians did not differ under assumed ideal conditions or under current local resources.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».