Assessing Practice Variation of Anesthetic Management for Endovascular Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke: A Comprehensive Multicenter Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study explored the current global landscape of periprocedural care of acute ischemic stroke patients undergoing endovascular thrombectomy (EVT). METHODS: An anonymous, 54-question electronic survey was sent to 354 recipients in hospitals worldwide. The responses were stratified by World Bank country income level into high-income (HICs) and low/middle-income (LMICs) countries. RESULTS: A total of 354 survey invitations were issued. Two hundred twenty-three respondents started the survey, and 87 fully completed surveys were obtained from centers in which anesthesiologists were routinely involved in EVT care (38 in HICs; 49 in LMICs). Respondents from 35 (92.1%) HICs and 14 (28.6%) LMICs reported that their centers performed >50 EVTs annually. Respondents from both HICs and LMICs reported low rates of anesthesiologist involvement in pre-EVT care, though a communication system was in place in 100% of HIC centers and 85.7% of LMIC centers to inform anesthesiologists about potential EVTs. Respondents from 71.1% of HIC centers and 51% of LMIC centers reported following a published guideline during EVT management, though the use of cognitive aids was low in both (28.9% and 24.5% in HICs and LMICs, respectively). Variability in multiple areas of practice, including choice of anesthetic techniques, monitoring and management of physiological variables during EVT, and monitoring during intrahospital transport, were reported. Quality metrics were rarely tracked or reported to the anesthesiology teams. CONCLUSIONS: This study demonstrated variability in anesthesiology involvement and in clinical care during and after EVT. Centers may consider routinely involving anesthesiologists in pre-EVT care, using evidence-based recommendations for EVT management, and tracking adherence to published guidelines and other quality metrics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».