Abstract TP147: Investigating Potential Racial And Ethnic Biases In Mechanical Thrombectomy Selection For Expanded Indication Populations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Endovascular thrombectomy (EVT) performance in clinical practice has grown substantially, including in patient groups previously excluded from clinical trials such as those with advanced age, lower Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) and distal occlusions. However, the access and utilization of EVT in these non-randomized controlled trial (RCT) supported populations across different racial and ethnic groups remains incompletely characterized Methods: Using our prospectively maintained multi-center registry which includes four comprehensive stroke centers around the greater Houston area, we identified patients with large vessel occlusion (LVO) acute ischemic stroke (AIS). Patients were included if LVO was confirmed by non-invasive vascular imaging. The primary outcome was rate of performance of EVT in patients with low ASPECTS (0-5), advanced age (> 80), and distal occlusion (M2 and beyond) by race and was determined by Fisher’s exact test. Results: Among 2,614 patients with LVO AIS, 1,239 (47%) were female, median NIHSS was 13 [interquartile range 5-20], ASPECTS was 9 [7-10]. 28% of the cohort was black, 52% white and 4% Hispanic. The most common occlusion locations were M1 MCA (34%) and M2 MCA (19%). Among the 538 patients aged > 80 years old, 232 (43%) underwent EVT. There were no significant differences in the proportions of patients treated by race (43% white vs 43% black, p=1) . Among 175 patients with ASPECTS 0-5, 59 (34%) underwent EVT. There were no significant differences in the proportions of patients treated by race (44% white vs 35% black, p=0.37). Among 760 patients with occlusion of M2 and beyond, 224 (30%) underwent EVT. There were no significant differences in the proportions of patients treated by race (33% white, 29% black, p=0.28). Conclusion: In this registry from a diverse urban population, we did not identify disparities in EVT performance in patients with non-RCT supported indications by race. Further studies in other clinical settings will be important.
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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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».