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Enregistrement W4367018833 · doi:10.1161/svin.03.suppl_1.109

Abstract Number ‐ 109: Mechanical Thrombectomy Hands‐on Skill Workshop for MT2020+ in the Caribbean

2023· article· en· W4367018833 sur OpenAlexaff
Violiza Inoa, Ryna Then, Nicole M Cancelliere, Gary Spiegel, Justin F. Fraser, Madihah Hepburn, Sheila Cristina Ouriques Martins, Lauren Guff, Mindy Strong, Lucas Elijovich, Fernando González, Waldo R. Guerrero, Alex Eusebio, F Gayle, Herbert Manosalva, Cosme Gonzalez Villaman, Luis Suazo, Romnesh de Souza, Jennifer Potter‐Vig, Ameer E Hassan, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Dileep R. Yavagal, Gillian Gordon Perue

Notice bibliographique

RevueStroke Vascular and Interventional Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Presentation (obstetrics)MedicinePhysical therapyPatient careMedical educationPsychologySurgeryNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction While mechanical thrombectomy (MT) is proven to be lifesaving and disability‐sparing, there remains disparities in access in low‐ to middle‐income countries (LTMICs), including the Caribbean. We hypothesized that team‐oriented MT workshops would improve MT skills and change practice patterns for MT services in this region. Methods We designed a 22‐hour MT workshop which was conducted as two identical events: in English (Jamaica, January 2022), and in Spanish (Dominican Republic, May 2022). The workshops included neurointerventional teams (practicing neurointerventionalists, neuroIR nurses and technicians), focused on patient selection, acutetreatment and post‐MT care of patients with stroke due to large vessel occlusion. MT skills, procedure duration and potential harmful techniques were recorded before and after by independent evaluators utilizing flow models under fluoroscopy. Overall course evaluation was performed. Press conferences were included to raise stroke awareness and emphasize the importance of early stroke presentation. Results Twenty‐two physicians and their teams from eight countries across the Caribbean completed the didactic and hands‐on training. Eighteen groups completed both pre‐ and post‐MT hands‐on testing and were included in the final analysis. Pre‐ and post‐course hands‐on assessment showed that the course effectively reduced the total time to complete a simulated MT procedure from 36.5 to 21.1 min (Figure 1; p< 1.0×10‐7). All groups showed an improvement in measures of good MT techniques, which resulted in a 39% improvement in complete reperfusion (8/18 groups achieved a TICI 3 score on pre‐course vs. 15/18 groups on post‐course). There was a significant reduction in total potentially dangerous maneuvers by 82% (p< 0.002), with 12/18 groups performing an average 2 dangerous maneuvers on pre‐course simulation vs. only 4/18 groups performing an average 1 dangerous maneuver after completing the course. Participants also demonstrated increased knowledge of stroke treatment and stroke system of care. Utilizing a basic stroke knowledge questionnaire, we found 28% respondents did not have a baseline passing grade vs 100% passed after the workshop. The average post‐workshop knowledge score was 80%. Universally the workshop was rated as very satisfactory and likely to change practice in 93% of the Dominican Republic participants and 75% among Jamaican participants. Conclusions A team‐based approach to MT training is novel, effective in reducing time to reperfusion and harmful techniques, and improves competencies. Team members independently demonstrated advanced stroke learning post‐training. To our knowledge, this is the first workshop of its kind; it is feasible, practice‐changing and creates a pathway for increasing access to MT in LTMICs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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