P.123 Is there an association between geographical location of patients in NS and management of unruptured, incidental intracranial aneurysm?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Managing unruptured cerebral aneurysms involves monitoring or repair, with complex factors influencing decision-making. Geographical distance from treatment centers is an understudied factor. This study explores a potential relationship in Nova Scotia between proximity to the sole neurosurgical center in Halifax and aneurysm management. Methods: A prospectively collected neurosurgery database was used to identify all adults seen for unruptured cerebral aneurysm between Jan 1, 2015 - Dec 31, 2020. Demographic data, aneurysm characteristics, follow-up and treatment information were collected. Univariate and multivariate analyses assessed management differences based on geography, controlling for relevant factors including aneurysm size and location. Results: Among 390 patients, 40% were in Halifax, and 60% were outside. No significant difference existed in elective repair (34% vs. 26%, p=0.143) and imaging follow-up frequency (2.26 vs. 2.22, p=0.858). In-person follow-up was higher within Halifax (1.83 vs. 1.43, p=0.008), while virtual follow-up was significant outside Halifax (1.44 vs. 1.01, p=0.003). Overall, in-person and elective repair frequencies declined with the COVID-19 peak, whereas virtual follow-up increased. Conclusions: No significant association was found between patient location and repair decisions. Patients in closer proximity had more in-person follow-ups, while those farther away had more virtual follow-ups. The COVID-19 pandemic affected follow-up frequencies universally.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,003 |
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 ».