Telemedicine networks for acute stroke: An analysis of global coverage, gaps, and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the proven efficacy of telestroke in improving clinical outcomes by providing access to specialized expertise and allowing rapid expert hyperacute stroke management and decision-making, detailed operational evidence is scarce, especially for less developed or lower income regions. AIM: We aimed to map the global telestroke landscape and characterize existing networks. METHODS: We employed a four-tiered approach to comprehensively identify telestroke networks, primarily involving engagement with national stroke experts, stroke societies, and international stroke authorities. A carefully designed questionnaire was then distributed to the leaders of all identified networks to assess these networks' structures, processes, and outcomes. RESULTS: We identified 254 telestroke networks distributed across 67 countries. High-income countries (HICs) concentrated 175 (69%) of the networks. No evidence of telestroke services was found in 58 (30%) countries. From the identified networks, 88 (34%) completed the survey, being 61 (71%) located in HICs. Network setup was highly heterogeneous, ranging from 17 (22%) networks with more than 20 affiliated hospitals, providing thousands of annual consultations using purpose-built highly specialized technology, to 11 (13%) networks with fewer than 120 consultations annually using generic videoconferencing equipment. Real-time video and image transfer was employed in 64 (75%) networks, while 62 (74%) conducting quality monitoring. Most networks established in the past 3 years were located in low- and middle-income countries (LMICs). CONCLUSION: This comprehensive global survey of telestroke networks found significant variation in network coverage, setup, and technology use. Most services are in HICs, and a few services are in LMICs, although an emerging trend of new networks in these regions marks a pivotal moment in global telestroke care. The wide variation in quality monitoring practices across networks, with many failing to report key performance metrics, underscores the urgent need for standardized, resource-appropriate, quality assurance measures that can be adapted to diverse settings.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».