14th World Stroke Congress, Singapore, 26-29 October 2022
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Access to emergent mechanical thrombectomy (MT) for acute ischemic stroke with large vessel occlusions is limited worldwide with vast disparities between countries. MT2020+, a global initiative of SVIN, aimed to create a global MT access score using systematic, mixed methods approach performed to objectively measure the drivers of access needed to accelerate treatment worldwide. Methods: Four independent investigators performed an in-depth systematic literature review using the Peer Review of Electronic Search Strategies. Access drivers were identified and categorized into 3 groups: information and diagnostic access, physical access and financial access. A multispecialty international expert panel was created and scored each attribute using a modified Delphi process with assistance of University of Calgary W21C. A 1-9-point scale was used, with 1 being not at all important and 9 being extremely important, followed by virtual face to face meeting to deliberate attributes whose mean fell between 4-6. Results: After initial screening of 2864 abstracts, 523 studies were included in the final systematic review. A total of 34 possible attributes that drive access were identified. After the modified Delphi process, 26 individual attributes were determined to be of significance in the creation of a MT access score. 5 attributes were related to financial access, 11 were related to physical access and 10 were information and diagnostic drivers of access. Conclusions: The global MT access score represents a tool to evaluate MT access barriers in different world regions. Weighting of the individual attributes and validation of the score will be needed prior to its implementation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,183 | 0,100 |
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 ».