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Enregistrement W4391438645 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.tp108

Abstract TP108: Clinical Utility of the Alberta Stroke Program Early CT Score: A Survey Comparing Comprehensive Stroke Centers

2024· article· en· W4391438645 sur OpenAlexaboutno aff
Tasha Tombo, Gabriel Rashba, Lora Xu, William J. Taylor, Michael Schneck

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) is often used in considering whether patients are appropriate for thrombolysis and/or thrombectomy after acute ischemic stroke (AIS). We hypothesized that while clinical guidelines recommend ASPECTS evaluations in AIS, ASPECTS use is low in practice. We also explored differences in ASPECTS use between high and low volume comprehensive stroke centers (CSC). Methods: We surveyed United States CSC from 2021-2022 regarding ASPECTS utilization in evaluating eligibility for thrombolysis and/or thrombectomy in patients with suspected or confirmed large vessel occlusion. We asked whether ASPECTS was routinely used, if it was the preferred primary modality for final decision making, and whether an ASPECTS < 6 excluded a patient from thrombectomy consideration. Survey responses were divided between large (Annual volumes of ischemic strokes >600) and small CSC ( < 600). Chi square analysis was performed on this data. Results: Thirty-nine CSC completed the survey. Of these, 21 were large CSC and 18 were small CSC. Of all CSC, 31% did not use ASPECTS at all. Seventy-four percent preferred automated mismatch software over ASPECTS as the primary modality in final decision making. Thirty six percent of CSC noted that an ASPECTS < 6 would exclude a patient from consideration for thrombectomy. There was no relationship between CSC size and ASPECTS use [X 2 (1, N = 39) = 0.71, p < .05]. There was also no relationship between CSC size and whether ASPECTS was the preferred primary final decision making modality [X 2 (1, N = 39) = 0.23, p < .05]. Additionally, there was no relationship between CSC size and whether ASPECTS < 6 excluded patients from thrombectomy consideration [X 2 (1, N = 39) = 0.73, p < .05]. Conclusion: In practice, the clinical utility of ASPECTS for AIS evaluation is low. Case volume experience also has no apparent impact on ASPECTS utilization. Our preliminary survey reveals low use of ASPECTS, and a preference for mismatch software in choosing AIS candidates for intervention. This discrepancy suggests significant differences between clinical guidelines and actual practice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2024
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