Telestroke network to robotic telestroke network: How to upgrade regional stroke care to include remote robotics?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Selected patients with large vessel occlusion (LVO) strokes can benefit from endovascular therapy (EVT). However, the effectiveness of EVT is largely dependent on how quickly the patient receives treatment. Recent technological developments have led to the first neurointerventional treatments using robotic assistance, opening up the possibility of performing remote stroke interventions. Existing telestroke networks provide acute stroke care, including remote administration of intravenous thrombolysis (IVT). Therefore, the introduction of remote EVT in distant stroke centers requires an adaptation of the existing telestroke networks. The aim of this work was to propose a framework for centers that are potential candidates for telerobotics according to the resources currently available in these centers. Methods: In this paper, we highlight the future challenges for including remote robotics in telestroke networks. A literature review provides potential solutions. Results: Existing telestroke networks need to determine which centers to prioritize for remote robotic technologies based on objective criteria and cost-effectiveness analysis. Organizational challenges include regional coordination and specific protocols. Technological challenges mainly concern telecommunication networks. Conclusions: Specific adaptations will be necessary if regional telestroke networks are to include remote robotics. Some of these can already be put in place, which could greatly help the future implementation of the technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».