Optimizing Patient-Centered Stroke Care and Research in the Prehospital Setting
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decades, continuous technological advances and the availability of novel therapies have enabled treatment of more acute medical conditions than ever before. Many of these treatments, such as intravenous thrombolysis and mechanical thrombectomy for acute ischemic stroke, are highly time sensitive. This has raised interest in shifting advanced acute care from hospitals to the prehospital setting. Key objectives of advanced prehospital stroke care may include (1) early targeted treatments in the prehospital setting, for example, intravenous thrombolysis for acute stroke, and (2) advanced prehospital diagnostics such as prehospital large vessel occlusion and intracranial hemorrhage detection, to help inform patient triage and potentially reduce subsequent workload in emergency departments. Major challenges that may hamper a swift transition to more advanced prehospital care are related to conducting clinical trials in the prehospital setting to provide sufficient evidence for emergency interventions, as well as ambulance design, infrastructure, emergency medical service personnel training and workload, and cost barriers. Utilizing new technologies such as telemedicine, mobile stroke units and portable diagnostic devices, customized software applications, and smart storage space management may help surmount these challenges and establish efficient, targeted care strategies that are achievable in the prehospital setting. In this article, we delineate the paradigm of shifting advanced stroke care to the prehospital setting and outline future directions in providing evidence-based, patient-centered prehospital care. While we use acute stroke as an illustrative example, these principles are not limited to stroke patients and can be applied to prehospital triage for any time-critical disease.
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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 | 0,055 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».