Endovascular Therapy or Alteplase in Patients with Comorbidities: Insights from UNMASK EVT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Decisions to treat large-vessel occlusion with endovascular therapy (EVT) or intravenous alteplase depend on how physicians weigh benefits against risks when considering patients' comorbidities. We explored EVT/alteplase decision-making by stroke experts in the setting of comorbidity/disability. METHODS: In an international multi-disciplinary survey, experts chose treatment approaches under current resources and under assumed ideal conditions for 10 of 22 randomly assigned case scenarios. Five included comorbidities (cancer, cardiac/respiratory/renal disease, mild cognitive impairment [MCI], physical dependence). We examined scenario/respondent characteristics associated with EVT/alteplase decisions using multivariable logistic regressions. RESULTS: Among 607 physicians (38 countries), EVT was chosen less often in comorbidity-related scenarios (79.6% under current resources, 82.7% assuming ideal conditions) versus six "level-1A" scenarios for which EVT/alteplase was clearly indicated by current guidelines (91.1% and 95.1%, respectively, odds ratio [OR] [current resources]: 0.38, 95% confidence interval 0.31-0.47). However, EVT was chosen more often in comorbidity-related scenarios compared to all other 17 scenarios (79.6% versus 74.4% under current resources, OR: 1.34, 1.17-1.54). Responses favoring alteplase for comorbidity-related scenarios (e.g. 75.0% under current resources) were comparable to level-1A scenarios (72.2%) and higher than all others (60.4%). No comorbidity independently diminished EVT odds when considering all scenarios. MCI and dependence carried higher alteplase odds; cancer and cardiac/respiratory/renal disease had lower odds. Being older/female carried lower EVT odds. Relevant respondent characteristics included performing more EVT cases/year (higher EVT-, lower alteplase odds), practicing in East Asia (higher EVT odds), and in interventional neuroradiology (lower alteplase odds vs neurology). CONCLUSION: Moderate-to-severe comorbidities did not consistently deter experts from EVT, suggesting equipoise about withholding EVT based on comorbidities. However, alteplase was often foregone when respondents chose EVT. Differences in decision-making by patient age/sex merit further study.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 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 ».