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Enregistrement W4379347327 · doi:10.1017/cjn.2023.115

P.10 Adding a neuroimaging safety net to the work up of status epilepticus at the Ottawa Hospital

2023· article· en· W4379347327 sur OpenAlexvenueaboutno aff
R Gotfrit, Jill G. Zwicker, Grant Stotts, Tadeu A. Fantaneanu, RI Aviv, Dar Dowlatshahi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisStatus epilepticusStroke (engine)Emergency medicineEpilepsyNeuroimagingWork-upRadiologyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: CT angiogram of the head and neck (CTA) is not part of the routine work-up of status epilepticus (SE), which could miss acute ischemic stroke (AIS) as the cause. We hypothesized that healthcare savings from early treatment of otherwise undiagnosed AIS would be greater than the cost of adding a routine CTA for work-up of SE (all comers). Methods: The total number of patients presenting to ER with SE (defined as seizure/epilepsy+hospital admission), and the subgroup who were diagnosed with a new ischemic stroke, or received a CTA were retrospectively calculated at the Ottawa Hospital between 2010-2019. CTA costs, and savings of early treatment of AIS were obtained from the Department of Radiology and literature review, respectively. Results: 727 individuals presented with SE. 3% (n=22) had a new ischemic stroke-of these, 95% (n=21) did not receive a CTA (considered missed AIS). Assuming CTA could help detect every case of ischemic stroke missed this could result in 2.27 additional strokes caught early/year, and assuming if all thrombolysis candidates this would net cost $7,967/year (vs no acute treatment), or if all thrombolysis+thrombectomy candidates would net save $19,823/year (vs thrombolysis alone). Conclusions: Routine CTA in SE in the ER has potential to result in healthcare savings.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,007

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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