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Enregistrement W4391447611 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.wmp43

Abstract WMP43: Disparities in Large Vessel Occlusion Stroke Imaging and Endovascular Treatment Metrics, and Procedural Exclusions in the Global Registry of Stroke Care Quality (Res-Q)

2024· article· en· W4391447611 sur OpenAlexaff
Kaiz Asif, Rupal Sedani, Natan M. Bornstein, Michael D. Hill, Pablo M. Lavados, Sheila Cristina Ouriques Martins, Sandy Middleton, Sung‐Il Sohn, Natalia Jankanicova, Nijasri C. Suwanwela, PN Sylaja, Huy Thang Nguyen, Georgios Tsivgoulis, H. Bart van der Worp, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Dileep R. Yavagal, Robert Mikulík

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)OcclusionCardiologyIschemic strokeEmergency medicineQuality managementInternal medicineIntensive care medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Global access to mechanical thrombectomy for large vessel occlusion (LVO) stroke is low and disparate between regions. Comparative global data on time metrics for imaging and endovascular treatment (EVT) performance, as well as the reasons for excluding EVT, are lacking. Methods: This is a cross-sectional study using quality metrics from the Res-Q registry on patients presenting directly to the hospital with acute ischemic stroke from January 1, 2022, to December 31, 2022, in countries with 200 or more cases. We used descriptive statistical methods to study the time metrics of interest including door to imaging and door to puncture. Additionally, reasons for not performing thrombectomy in patients with LVO were collected (Table 1). Results: Among the 153,181 patients from 912 hospitals across 67 countries enrolled in the Res-Q registry, 125,390 had an acute ischemic stroke. After excluding secondary transfers (n=26,648), patients with missing or erroneous data (n=42,232), and countries with less than 200 cases (n=1,626), data from a total of 54,884 patients from 631 hospitals across 30 countries were analyzed. CT angiography (CTA) was performed in 24,215 (44.1%) patients and EVT was done in 3,649 (6.6%) patients. For patients who had simultaneous CT+CTA, the median door-to-CTA time was 27.5 min (IQR 22.5-33.9) and the median door-to-puncture time was 98.5 (IQR 79.8-129.3) minutes. The most prevalent specific reason for excluding EVT in patients with LVO on CTA/MRA was the presentation in the late time window (42.0%). Only 11 (36.7%) countries achieved a median door-to-puncture time within 90 minutes (Table 1). Conclusions: The performance of acute imaging for LVO detection and time metrics for EVT appear to be disparate between countries and warrant further study. Additional data from global stroke care quality registries are needed to set benchmarks, compare regional stroke systems of care, and identify gaps to mobilize resources appropriately.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Routes d'admission1
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