P.025 Accuracy of code stroke activations: a tale of two comprehensive stroke centres
Notice bibliographique
Résumé
Background: We evaluated the accuracy of code strokes activations at two comprehensive stroke centres in Toronto, Canada. Methods: We conducted a multi-centre, retrospective cohort study of all adult patients seen as code stroke in emergency rooms (ER) of two comprehensive stroke centres (CSC) in Toronto, Canada between January 1, 2022 and Dec 31, 2022. We included cases where the code stroke was activated in the field by paramedics and where it was activated in the ER by a physician. We reported off-criteria code stroke activations as the proportion of code stroke activations that did not meet all criteria for activation, and described the criteria that were not met. Results: A total of 677 (61.9% paramedic) code strokes were seen at CSC1 and 439 (80.6% paramedic) at CSC2. At CSC1, 21.2% paramedic-activated and 38.6% ER-activated were off-criteria, and at CSC2, 14.2% paramedic-activated and 48.1% ER-activated code stroke were off-criteria. Most of these were due to incorrect assessment of the last seen normal time. Conclusions: One in five code strokes did not meet criteria for activation. Improving the accuracy of paramedic and ER assessment of last seen normal time may be an avenue to reduce off-criteria code stroke activations.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».