Modeling the Optimal Transportation for Acute Stroke Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose— Health systems are faced with the challenge of ensuring fast access to appropriate therapy for patients with acute stroke. The paradigms primarily discussed are mothership and drip and ship. Less attention has been focused on the drip-and-drive (DD) paradigm. Our aim was to analyze whether and under what conditions DD would predict the greatest probability of good outcome for patients with suspected ischemic stroke in Northwestern Germany. Methods— Conditional probability models based on the decay curves for endovascular therapy and intravenous thrombolysis were created to determine the best transport paradigm, and results were displayed using map visualizations. Our study area consisted of the federal states of Lower Saxony, Hamburg, and Schleswig-Holstein in Northwestern Germany covering an area of 64 065 km 2 with a population of 12 703 561 in 2017 (198 persons per km 2 ). In several scenarios, the catchment area, that is, the region that would result in the greatest probability of good outcomes, was calculated for each of the mothership, drip-and-ship, and the DD paradigms. Several different treatment time parameters were varied including onset-to-first-medical-response time, ambulance-on-scene time, door-to-needle time at primary stroke center, needle-to-door time, door-to-needle time at comprehensive stroke center, door-to-groin-puncture time, needle-to-interventionalist-leave time, and interventionalist-arrival-to-groin-puncture time. Results— The mothership paradigm had the largest catchment area; however, the DD catchment area was larger than the drip-and-ship catchment area so long as the needle-to-interventionalist-leave time and the interventionalist-arrival-to-groin-puncture time remain <40 minutes each. A slowed workflow in the DD paradigm resulted in a decrease of the DD catchment area to 1221 km 2 (2%). Conclusions— Our study suggests the largest catchment area for the mothership paradigm and a larger catchment area of DD paradigm compared with the drip-and-ship paradigm in Northwestern Germany in most scenarios. The existence of different paradigms allows the spread of capacities, shares the cost and hospital income, and gives primary stroke centers the possibility to provide endovascular therapy services 24/7.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».