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Enregistrement W3173961846 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.tp246

Abstract TP246: Emergency Medical Services Survey of a Low-cost, Ambulance-based System for Mobile Neurological Assessment: The iTREAT Study

2017· article· en· W3173961846 sur OpenAlexaff
William M Clark, Nicole Chiota‐McCollum, Jack Cote, Brett Schneider, Haydon Pitchford, Brian Gunnell, George M Lindbeck, Debra G. Perina, Robert E. O’Connor, Sherita N. Chapman Smith, Nina J. Solenski, Bradford B. Worrall, Andrew M. Southerland

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageMedical emergencyTelemedicineEmergency medical servicesAcute strokePrehospital Emergency CareVideoconferencingCertificationEmergency departmentEmergency medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Modern advances in acute stroke care place an added emphasis on accurate prehospital diagnosis and triage. As part of the Improving Treatment with Rapid Evaluation of Acute Stroke via mobile Telemedicine (iTREAT) study, we assessed the EMS provider experience with a novel system for mobile telestroke assessment. Methods: We developed a 12-question survey with input from local participants in an EMS Council serving rural counties in central Virginia. Providers rated the iTREAT system on feasibility for acute stroke triage, potential effectiveness in prehospital neurological assessment, and interactions with prehospital care. All survey responses were voluntary and anonymous. Results: Since initiation of live patient enrollment, we have completed 34 ambulance-based telestroke encounters with the iTREAT system. Among 7 participating agencies, 19 EMS providers have served as tele-presenters during the telestroke assessment, and 17 EMS providers completed the voluntary survey. Of the respondents, 71% were certified EMS providers for over 5 years. Regarding technical feasibility, 69% experienced issues related to maintaining a video connection, 41% with logging in to the videoconferencing application, and 18% powering on the tablet. Of technical challenges, 41% of providers resolved the issue on their own, 18% with guidance from study staff, and 24% could not resolve the issue. Concerning patient care, 23% felt the system interfered, 35% were neutral, and 41% felt there was no interference. The majority of respondents (71%) agreed that the iTREAT system is feasible for acute stroke triage, and an effective tool (59%) for prehospital neurological assessment. In commentary, EMS participants emphasized the system’s utility in rural areas. Conclusion: This survey of the EMS experience with a low-cost, ambulance-based system for prehospital telestroke assessment reveals both technical challenges and clinical promise. Importantly, technical issues are mostly solvable in real time and correctable for further system refinement. As a novel tool for prehospital neurological assessment and acute stroke triage, the initial EMS evaluation supports further investigation of clinical efficacy, particularly in rural and underserved areas.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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