O-006 Influence of geolocational factors on patient outcomes post EVT: a population based analysis of transport over long distances in the province of Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim Endovascular treatment of acute stroke necessitates fast transport across large geographic distances which influences the time to treatment and ultimately patient outcomes. While probabilistic models have been developed to postulate the influence of distance and processing times in drip and ship models,1 real life data on actual transport times and its influence on outcomes has been under studied in real-world populations. We retrospectively examined and analysed the transport registry of EVT treated patients across the large province of Saskatchewan. Methods A linked registry based on medical records and Optimize database was used to capture the journey from home to hospital in patients who underwent EVT from Aug 2017 to Dec 2022 across Saskatchewan. Transport modality of the patients and whether they were directly presented to CSC, or first presented to a peripheral hospital PSC was determined and the patient’s geolocation was mapped using the google distance matrix API. Communities were classified as large urban, medium, and small population centers based on stats Canada classification. Association of functionally independent outcomes mRS 0-2 was examined for transport type, community size, and Kilometer distance from home to CSC, and some via PSC. Influence of each Km of distance during each transport was examined on the shift of outcome using ordinal logistic regression. Results 303 patient that underwent thrombectomy over a 5 year period were examined of which 55% presented directly via EMS, 36% Transferred from peripheral sites, and 9% were in-patient treated. Compared to the direct presentation, the transfer patients did not have a significantly worse outcomes OR 0.8 p=0.382 (CI 0.16 - 0.7) as the direct patient, while the inpatients did worse overall OR 0.38 p=0.042 (CI 0.16- 0.97). Size of community the patient presented from or transferred from did not influence outcomes. In an adjusted analysis number of Km of transport did not have an influence on outcomes OR 1.00 p=0.827 (CI .99- 1.00). Conclusions Real world geographic factors influence time to treatment, however patient specific factors play a great role in determining patient’s overall outcome during long transports. Factors such as collaterals, occlusion location, and initial aspects are more important than number of kilometers distance travelled or transfer from PSC alone. In an efficient transport system, centralized treatment at the CSC is a viable solution and does not preclude achieving functionally independent outcomes. Disclosures N. Kashani: None. A. Zhou: None. J. Ospel: None. N. Singh: None. A. Gardner: None. A. Persad: None. R. Otani: None. U. Ahmed: None. L. Peeling: None. M. Kelly: None.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».