Mechanical Thrombectomy Workshops Improve Procedural Knowledge and Skills Among Neurointerventional Teams in Low- to Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While mechanical thrombectomy (MT) is proven to be lifesaving and disability sparing, there remains a disparity in its access in low- to middle-income countries. We hypothesized that team-based MT workshops would improve MT knowledge and skills. METHODS: We designed a 22-hour MT workshop, conducted as 2 identical events: in English (Jamaica, January 2022) and in Spanish (Dominican Republic, May 2022). The workshops included participating neurointerventional teams (practicing neurointerventionalists, neurointerventional nurses, and technicians) focused on acute stroke due to large vessel occlusion. The course faculty led didactic and hands-on components, covering topics from case selection and postoperative management to device technology and MT surgical techniques. Attendees were evaluated on stroke knowledge and MT skills before and after the course using a multiple choice exam and simulated procedures utilizing flow models under fluoroscopy, respectively. Press conferences for public education with invited government officials were included to raise stroke awareness. RESULTS: Twenty-two physicians and their teams from 8 countries across the Caribbean completed the didactic and hands-on training. Overall test scores (n=18) improved from 67% to 85% ( P <0.002). Precourse and postcourse hands-on assessments demonstrated reduced time to completion from 36.5 to 21.1 minutes ( P <0.001). All teams showed an improvement in measures of good MT techniques, with 39% improvement in complete reperfusion. Eight teams achieved a Thrombolysis in Cerebral Infarction score of 3 on pre-course versus 15 of 18 teams on post-course. There was a significant reduction in total potentially dangerous maneuvers (70% pre versus 20% post; P <0.002). Universally, the workshop was rated as satisfactory and likely to change practice in 93% Dominican Republic and 75% Jamaica. CONCLUSIONS: A team-based hands-on simulation approach to MT training is novel, feasible, and effective in improving procedural skills. Participants viewed these workshops as practice-changing and instrumental in creating a pathway for increasing access to MT in low- to middle-income countries.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».