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Enregistrement W4205912906 · doi:10.1017/cjn.2021.466

P.190 Choosing Endovascular Treatment or Thrombolysis in Patients with Pre-stroke Comorbidities: UNMASK EVT, a Worldwide Survey

2021· article· en· W4205912906 sur OpenAlexaffvenue
A Ganesh, Nima Kashani, JM Ospel, AT Wilson, MM Foss, Gustavo Saposnik, MA Al-Mekhlafi, Mayank Goyal, BK Menon, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Public HealthCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityOddsMedicineOdds ratioStroke (engine)ThrombolysisNeurologyNeuroradiologyInternal medicineLogistic regressionEmergency medicineMyocardial infarctionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Decisions to treat large-vessel occlusion with endovascular therapy(EVT) or intravenous alteplase depend on how physicians weigh benefits against risks when considering patients’ pre-stroke comorbidities. Methods: In an international survey, experts chose treatment approaches under current resources and under assumed ideal conditions for 10 of 22 randomly assigned case-scenarios. Five included comorbidities(metastatic/non-metastatic cancer, cardiac/respiratory/renal disease, non-disabling/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 favoured in 1,097/1,379(79.6%) responses for comorbidity-related scenarios under current resources versus 1,510/1,657(91.1%,OR:0.38, 95%CI.0.31-0.47) for six “level-1A” scenarios (assuming ideal conditions:82.7% vs 95.1%,OR:0.25,0.19-0.33). However, this was reversed on including all other scenarios(e.g. under current resources:3,489/4,691[74.4%], OR:1.34,1.17-1.54). Responses favouring alteplase for comorbidity-related(e.g.75.0% under current resources) scenarios were comparable to level-1A scenarios(72.2%) and higher than all others(60.4%). No comorbidity-related factor independently diminished EVT-odds. MCI and dependence carried higher alteplase-odds; cancer and cardiac/respiratory/renal disease had lower 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). Conclusions: 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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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