Abstract TP24: The Classification of Stroke Ambulance Dispatches in a Mixed Rural Urban Stroke Ambulance Program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mobile Stroke Units (MSUs) are proven to shorten the time between stroke recognition and thrombolysis resulting to better patient outcomes and are deemed safe and cost-effective. Recent trials demonstrated that a dispatch of a mobile stroke unit in addition to conventional ambulances is associated with lower patient disability at 90 days. Despite these proven advantages, there are few studies describing the nature of the calls that MSUs receive to aid in resource planning. This study aims to describe the types of calls that a mixed rural/urban Stroke Ambulance (SA), in Edmonton, Alberta, Canada received in a year. Methods: Stroke Ambulance activations from April 1, 2023 to March 31, 2024 were reviewed to determine the composition of calls and further classify them as to the following criteria: origin of call (metro, suburban, rural), decision of SA (stood down en-route, arrived on scene, SA transport) and thrombolysis decision. Results: Of 1030 dispatches 791 were stood down en route. There were 59 patients who received consultation and transport by the Stroke Ambulance of which 51 patients received thrombolysis. There were another 180 patients who received consultation without transport or thrombolysis. Urban patients made up 80% of dispatches with rural and suburban 20%. Conclusions: Stroke ambulances in a mixed rural/urban program require a high deployment rate due to a high rate of stand downs. The program provides potentially valuable consultation in the field to three times the number of patients that receive thrombolysis.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».