Modeling the Optimal Transportation for Acute Stroke Treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prolonged transfer times between the primary stroke center (PSC) and the comprehensive stroke center (CSC) are one of the major causes of treatment delay for endovascular stroke treatment. We aimed to analyze the effect of the diurnal variations in traffic rates at weekdays and weekends on the catchment area size of three transportation paradigms, i.e. mothership, drip-and-ship (DS) and drip-and-drive (DD). METHODS: A conditional probability model that predicts the probability of good outcome for patients with suspected large vessel occlusion was used to analyze the prehospital stroke triage in northwest Germany and produce catchment area maps. Transportation times were calculated during each hour of a weekday and a Sunday using Google Maps. For comparison, real DD transportation times from our CSC in Hamburg-Eppendorf (blinded for review) to a PSC in Lüneburg were prospectively recorded. RESULT: , 48%). The DS catchment area was higher than the DD catchment area during the afternoon rush hours both during the week as well as on Sundays. CONCLUSION: Our study showed a considerable impact of the diurnal variations in traffic rate and direction of travel on optimal stroke transportation. Stroke systems of care should take real time traffic information into account.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».