Development of a new thrombectomy technical difficulty index: TTDI
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Multiple recent trials have proven the efficacy of thrombectomy in large vessel occlusive stroke and earlier reperfusion correlates with improved outcomes. We developed a thrombectomy technical difficulty index (TTDI) to predict the expected procedural difficulty as an aid to operator decision making for the achievement of a fast and successful recanalization.Materials and Methods: Key thrombectomy factors were used to grade predicted difficulty of thrombectomy on a 3-point scale, from minimal, mild to moderate to severe. Thirty patients that underwent thrombectomy had their computed tomography angiograms scans analysed by seven neurointerventionists using the TTDI to predict level of difficulty to establish its reliability (intra-class correlation, ICC) and validity.Results: An almost perfect level of agreement on TTDI scores between the 7 neurointerventionists was reported (ICC = 0.89, 95 CI = 0.81 to 0.94), and an expert INR opinion of case difficulty using the TTDI (ICC = 0.861, 95 CI = 0.77 to 0.93). Validity analysis showed that that length of procedure was shorter for minimal compared to mild to moderate difficultly cases as assessed with TTDI.Conclusion: The TTDI is a promising tool to assess predicted thrombectomy case difficulty, allowing operator to consider potential problems and inform decisions about whether a modification to technique, including access, equipment and anaesthesia, should be considered. Larger prospective studies evaluating the TTDI are warranted.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».