Mechanical Thrombectomy Access Score: A Systematic Review and Modified Delphi of Global Barriers to Endovascular Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The availability of mechanical thrombectomy (MT) for acute ischemic stroke is limited, and vast disparities exist between countries. We aim to create a MT access score to measure the drivers of access to help quantify and accelerate treatment worldwide. METHODS: We used a systematic review complemented by a modified Delphi method. In the first of 3 rounds, 4 independent investigators performed a systematic literature review using key search terms that drive MT access, following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. In the second round, a panel of 6 anonymous international experts selected key attributes needed for scoring. In the final round, a total of 12 attributes were selected on consensus, each given a score on a 0 to 3 scale. An ultimate MT access score (range, 0-36) was proposed as a new tool to use in identifying barriers to MT access and assist in providing an initial framework for public health interventions. RESULTS: Of 2864 abstracts screened, 121 studies were included in the final systematic review. A total of 34 attributes that potentially drive MT access were initially identified. In the final round, 12 attributes were selected by the expert panel: public awareness, emergency medical services transportation, prehospital large vessel occlusion screening, interhospital transfer policy, emergency department protocols, stroke imaging protocols, emergency department stroke expertise or telestroke availability, interventionalists, MT-capable centers, device availability, and insurance coverage. These attributes were weighted as part of the final score of 0 to 36. CONCLUSIONS: The MT access score represents the first tool to quantify barriers to global MT access. Its implementation stands not just as an academic achievement but as a beacon of hope for improving stroke care and outcomes worldwide, bringing us a step closer to bridging the gap in stroke treatment disparities.
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 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 | 0,090 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».