E.5 Designing a paradigm for post endovascular therapy imaging
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is no guideline for imaging post endovascular therapy (EVT). MRI is considered superior to noncontrast CT for assessment of final infarct volume and to distinguish contrast from hemorrhage. We sought to align the post EVT imaging practices with those after intravenous thrombolysis Methods: We reviewed the EMR records for all EVT patients from Jan 1, 2019 to Dec 31, 2021. We assessed quantity of CT within 24h of EVT, quantity of MRIs performed, and indications listed. We then undertook an educational program targeting stakeholders. The objective was to transition to MRI at 24h for imaging post EVT. Exceptions included neurologic change, need for antiplatelet infusion, or intraoperative complications. Results: Post intervention, a significant reduction in CT within 24h (-28%, P=0.01) and increase in MRIs (+42%, P<0.00). CT within 24h per patient dropped by 50% (1.12 pre vs 0.57 post). Radiation dose per patient dropped by 49%. Average imaging costs increased by 17%, and the number of transfers off unit for imaging increased by 11%. Good functional outcome dropped from 44% preintervention to 34% postintervention (P=0.06). Conclusions: This represents the first systematic evaluation of post EVT imaging in a single center. We demonstrate successful behavior changes for post EVT imaging.
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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 | 0,028 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».