Recent developments in pre-hospital and in-hospital triage for endovascular stroke treatment
Notice bibliographique
Résumé
Triage describes the assignment of resources based on where they can be best used, are most needed, or are most likely to achieve success. Triage is of particular importance in time-critical conditions such as acute ischemic stroke. In this setting, one of the goals of triage is to minimize the delay to endovascular thrombectomy (EVT), without delaying intravenous thrombolysis or other time-critical treatments including patients who cannot benefit from EVT. EVT triage is highly context-specific, and depends on availability of financial resources, staff resources, local infrastructure, and geography. Furthermore, the EVT triage landscape is constantly changing, as EVT indications evolve and new neuroimaging methods, EVT technologies, and adjunctive medical treatments are developed and refined. This review provides an overview of recent developments in EVT triage at both the pre-hospital and in-hospital stages. We discuss pre-hospital large vessel occlusion detection tools, transport paradigms, in-hospital workflows, acute stroke neuroimaging protocols, and angiography suite workflows. The most important factor in EVT triage, however, is teamwork. Irrespective of any new technology, EVT triage will only reach optimal performance if all team members, including paramedics, nurses, technologists, emergency physicians, neurologists, radiologists, neurosurgeons, and anesthesiologists, are involved and engaged. Thus, building sustainable relationships through continuous efforts and hands-on training forms an integral part in ensuring rapid and efficient EVT triage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».