Discrepancies between current and ideal endovascular stroke treatment practice in Europe and North America: Results from UNMASK EVT, a multidisciplinary survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 2015, endovascular therapy has been established as a standard of care for acute stroke. This has caused major challenges regarding the organization of systems of care, which have to meet the increasing demand for thrombectomies. This study aims to evaluate how endovascular therapy decisions made by European and North American physicians under their current local resources differ from those made under assumed ideal conditions. METHODS: In an international, multidisciplinary survey, physicians involved in acute stroke care were asked to give their treatment decisions to 10 out of 22 randomly assigned stroke case-scenarios. Participants stated (a) their treatment approach under assumed ideal conditions (without any external limitations) and (b) the treatment they would pursue under their current local resources. Resources gaps (ideal minus current endovascular therapy rates) were calculated for different countries/states/provinces and correlated to economic and healthcare key metrics (gross domestic product-per-capita, public or private health insurance coverage, etc.). RESULTS: A total of 607 physicians, among them 218 from North America and 136 from 25 European countries, responded to the survey. Resources gaps in the majority of North American states/provinces and European countries were small (<5%). The highest gaps were observed among few European countries, namely Poland (30%) and the United Kingdom (33%). The magnitude of the resources gap did not correlate to national economic or healthcare metrics. DISCUSSION AND CONCLUSION: In the majority of North American states/provinces and European countries covered in this study, the discrepancy between endovascular therapy decisions under current local resources and assumed ideal conditions seems to be small, even in countries with a limited economic status and healthcare infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».