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Enregistrement W3020947145 · doi:10.1136/neurintsurg-2019-snis.208

E-133 Adherence to endovascular treatment guidelines in acute ischemic stroke: insights from an international multidisciplinary survey

2019· article· en· W3020947145 sur OpenAlexaffabout
Johanna M. Ospel, Nima Kashani, Alexis Wilson, Wolfgang G. Kunz, P Sylaia, B Baxter, Bruce Campbell, Urs Fischer, Alejandro A. Rabinstein, Shinichi Yoshimura, JoonNyung Heo, B Kim, Mathew Cherian, Francis Turjman, M Foss, Bijoy K. Menon, Gustavo Saposnik, Michael D. Hill, Mayank Goyal, Mohammed Almekhlafi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyStroke (engine)SubspecialtyGuidelineRandomized controlled trialEmergency medicineIschemic strokePhysical therapyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Several randomized controlled trials have provided level IA evidence for the efficiency of endovascular therapy in acute ischemic stroke. We assessed the adherence to current endovascular treatment guidelines in acute ischemic stroke according to geographical region, hospital setting, medical specialty and physicians’ characteristics. Methods An international cross-sectional survey of stroke physicians and interventionalists was conducted to understand their current practice and therapy decision-making in acute stroke. Participants were randomly assigned 10 cases out of a pool of 22 scenarios and asked how they would treat the patient. Adherence to the 2018 Guidelines for the Early Management of Patients with Acute Ischemic Stroke From the American Stroke Association was analyzed, and subgroup analyses were performed for different geographical regions, hospital settings, medical subspecialty, physician experience and age. Results 607 physicians (53.6% neurologists, 28.7% interventionalists, 13.3% neurosurgeons, 4.7% other) from 38 countries participated in this survey. Overall guideline adherence in cases based on level of evidence 1A and 2B was 86.1% and 66.6%. For level 1A case scenarios, adherence differed significantly across different specialties (ranging from 90.4% to 56.5%, p<0.001) and different geographic regions (ranging from 89.9% to 72.0%, p<0.001). Physicians with a higher adherence to treatment guidelines performed significantly more EVT cases per year than those with a lower adherence (median 30, IQR 35 vs. 15, IQR 25, p<0.001). In level 2B scenarios, the overall decision rate in favor of EVT was lower (66.6%) and the differences in decision rates between different specialties (73.7% - 40%, p<0.001) and regions (73.9% - 47.1%, p<0.001) were more pronounced. Again, physicians opting for EVT performed significantly more EVTs per year (median 30, IQR 30 vs. 20, IQR 30, p<0.001). Conclusion The high overall adherence to current endovascular stroke treatment guidelines suggests strong consensus within the neurointerventional community. Physician caseload played an important role in our sample. Disclosures J. Ospel: None. N. Kashani: None. A. Wilson: None. W. Kunz: None. P. Sylaia: None. B. Baxter: None. B. Campbell: None. U. Fischer: None. A. Rabinstein: None. S. Yoshimura: None. J. Heo: None. B. Kim: None. M. Cherian: None. F. Turjman: None. M. Foss: None. B. Menon:None. G. Saposnik: None. M. Hill: None. M. Goyal: None. M. Almekhlafi: 1; C; unrestricted research grant by Stryker to the University of Calgary.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,304 · 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'admission2
Résumé présentoui

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