Innovations in Thrombectomy Training: A Systematic Review and Expert Recommendations from the Society of Vascular and Interventional Neurology‐Mission Thrombectomy Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical thrombectomy is a critical intervention for patients with acute ischemic stroke with large vessel occlusion. However, significant barriers remain in its widespread implementation, particularly in low- to middle-income countries, including a shortage of trained physicians and limited access to advanced medical technologies. This systematic review and meta-analysis aimed to comprehensively evaluate current mechanical thrombectomy training methodologies and assess their effectiveness in improving procedural skills among neurointerventional teams. METHODS: We conducted a systematic review following Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses guidelines, searching PubMed, Scopus, and Web of Science. Eight studies were included, with 3 studies eligible for meta-analysis. We assessed training approaches, participant demographics, and procedural outcomes using the Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions tool and performed statistical analysis using OpenMetaAnalyst software. RESULTS: Various training modalities, including virtual reality simulations and hands-on workshops, consistently demonstrated positive effects on procedural skills and professional confidence, demonstrating significant improvements across multiple metrics. Our systematic review and meta-analysis revealed statistically significant reductions in total procedure time (average decrease of 17.84 minutes, 95% CI: [-22.19 to -13.48]), number of handling errors (decreased by 6.34 errors, 95% CI: [-13.16 to 0.48]), contrast volume (decreased by 27.35 mL, 95% CI: [-45.11 to -9.60]), and fluoroscopy time (reduced by 8.07 minutes, 95% CI: [-10.71 to -5.44]). Participants showed increased procedural steps completed, with an average increase of 6.52 steps (95% CI: [3.99-9.05]). CONCLUSION: Structured, simulation-based mechanical thrombectomy training programs can significantly enhance procedural skills, clinical decision-making, and professional confidence among neurointerventional teams, potentially improving stroke care.
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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 | 0,040 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».