Recommendations from the International Paediatric Stroke Organization on pediatric neurointerventional best practices based on Delphi consensus
Notice bibliographique
Résumé
Paediatric neurointervention (PNI) markedly differs from adult neuro-intervention, requiring highly subspecialized clinical skills, knowledge, and techniques. Minimum standards of practice are well established in adult neurointervention but are lacking in the field of PNI. We sought to develop expert consensus on best practices for neurointervention in children.Using a two-stage Delphi consensus model we sought expert opinions from PNI practitioners worldwide regarding best practices. A two-stage online de-identified survey of PNI practitioners was undertaken assessing opinions on a range of topics including minimum recommended caseloads for PNI centres. Minimum agreement rates of >60% were set to determine consensus on any specific question. Consensus opinions on best practices were reviewed by the International Paediatric Stroke Organization Executive Committee.For the first-stage survey there were n=50 responses and for the second-stage n=45 responses, with practitioners from all inhabited continents represented. Consensus-based best practices included: i) Elective endovascular therapeutic neuro-interventions should be performed in high-volume paediatric centres with an established multi-disciplinary paediatric neurovascular team, and ii) High-volume centres are those that undertake at least 20 paediatric endovascular therapeutic neuro-interventions annually. Paediatric thrombectomy in large-vessel occlusion stroke, an area of increasing interest and attention, poses unique time-sensitive multidisciplinary logistical challenges meriting a dedicated analysis, and as such is not within the purview of this report.Best practices for PNI reported here have been identified through expert consensus and are designed to enhance patient safety whilst providing appropriate clinical access to life-saving procedures.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».