MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400421931 · doi:10.1097/ana.0000000000000976

Assessing Practice Variation of Anesthetic Management for Endovascular Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke: A Comprehensive Multicenter Survey

2024· article· en· W4400421931 sur OpenAlexaff
Sonal Sharma, Surya Kumar Dube, Tariq Esmail, A. L. Hoefnagel, Kiran Jangra, Jorge Mejía-Mantilla, Ananya Abate Shiferaw, Veerle De Sloovere, David R. Wright, Abhijit V. Lele, Samuel N. Blacker

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgical Anesthesiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiologyGuidelineEmergency medicineFamily medicineMedical emergencyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurosurgical AnesthesiologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207