MENA-SINO Consensus Statement on Implementing Care Pathways for Acute Neurovascular Emergencies During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In the unprecedented current era of the COVID-19 pandemic, challenges have arisen in the management and interventional care of patients with acute stroke and large vessel occlusion, aneurysmal subarachnoid hemorrhage, and ruptured vascular malformations. There are several challenges facing endovascular therapy for stroke, including shortages of medical staff who may be deployed for COVID-19 coverage or who may have contracted the infection and are thus quarantined, patients avoiding early medical care, a lack of personal protective equipment, delays in door-to-puncture time, anesthesia challenges, and a lack of high-intensity intensive care unit and stroke ward beds. As a leading regional neurovascular organization, the Middle East North Africa Stroke and Interventional Neurotherapies Organization (MENA-SINO) has established a task force composed of medical staff and physicians from different disciplines to establish guiding recommendations for the implementation of acute care pathways for various neurovascular emergencies during the current COVID-19 pandemic. This consensus recommendation was achieved through a series of meetings to finalize the recommendation.
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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 | 0,098 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».