Abstract WP43: Modeling The Decay In Probability Of Receiving Endovascular Thrombectomy Based On Time From Stroke Onset
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Large-vessel occlusion (LVO) stroke patients with infarct core volumes greater than 70 mL do not meet current AHA guidelines for thrombectomy eligibility. Therefore, it is important to understand how time-dependent infarct core growth translates to a patient’s declining probability of thrombectomy eligibility. Modeling the probability that a suspected LVO patient would qualify for thrombectomy can help inform the optimal prehospital emergency transport strategy which maximizes the likelihood of an excellent patient outcome. Methods: We determined the time from stroke onset required for an infarct core to grow to 70 mL as a function of penumbra volume and collateral score. After applying a series of numerical interpolations, our framework outputted the probability a suspected LVO patient qualifies for thrombectomy (based on core volume threshold) as a function of time from stroke onset to imaging. We then incorporated this function into an existing model of prehospital emergency transport, which previously assumed all patients were thrombectomy-eligible, in order to assess the impact that considering treatment eligibility had on optimal transport decisions. Results: An exponential decay curve best fit the numerically-generated probability function. We found that after integrating this eligibility model into the emergency transport decision tool the optimal transport strategy changed from drip and ship to mothership in 8.5% of possible patient pickup locations in Alberta, Canada. Conclusions: This methodology provides a novel, mechanistic approach to deriving a thrombectomy eligibility curve. As a result, we are able to better optimize prehospital transport decisions to improve outcomes of suspected LVO patients.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».