Abstract TMP32: Modeling Optimal Patient Transport In A Stroke Network Capable Of Telerobotic Endovascular Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Endovascular therapy (EVT) is the standard-of-care for large vessel occlusion stroke; yet, a substantial portion of the population lacks timely access to the treatment. Telerobotics has the potential to expand current stroke networks by offering remote EVT to more rural populations. Methods: We geospatially mapped all existing hospitals in California and then assessed hypothetical scenarios in which primary stroke centers between 50 and 100 miles from an existing EVT center offered remote EVT via robotics. Using an existing conditional probability model, we determined the transport scenarios (drip and ship, direct to robotic EVT center, or direct to conventional EVT center) resulting in best patient outcomes in diverse geographies across the state. Timing and the probability of receiving EVT (used as a surrogate for the probability of receiving successful reperfusion) were varied at robotic centers to assess impact on best predicted transport options. Results: 10 hospitals were converted to robotic EVT centers, resulting in enhanced patient access to timely EVT by routing patients in a rural catchment area of 113,063 km 2 directly to robotic EVT centers (figure). Slowing the door to arterial access time at the robotic centers by 30 minutes had a minor impact on optimized service arrangements (reducing the robotic catchment area to 110,555 km 2 ). However, decreasing the probability of receiving EVT at the robotic centers by 0.10 had a substantial impact, reducing the robotic EVT catchment area to 35,061 km 2 and nearly doubling the drip and ship catchment area. Discussion: Telerobotic EVT has the potential to enhance therapy for stroke patients outside of major urban centers. We found that the reduced probability of receiving EVT had a greater impact on the optimized size of robotic EVT center catchment areas compared to longer door to arterial access times. This modeling analysis can inform system planning for the potential advent of remote robotic EVT care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».