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Enregistrement W4417454539 · doi:10.1161/strokeaha.125.050608

Effect of Rurality on Global Access to Mechanical Thrombectomy: A Subanalysis of the MT-GLASS Study

2025· article· en· W4417454539 sur OpenAlexaff
Kaiz Asif, Sushanth Aroor, Fadar Oliver Otite, Shashvat M. Desai, Nishita Singh, S. Patel, Adam A. Dmytriw, Karol P. Budohoski, Jonathan Crowe, Neeharika Krothapalli, Giana Dawod, Amanda Jagolino‐Cole, Ashutosh P. Jadhav, Kori S. Zachrison, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Jeffrey L. Saver, Dileep R. Yavagal, Fawaz Al‐Mufti, PN Sylaja, Andrew M. Demchuk, Xiaochuan Huo, Zhongrong Miao, Sheila Cristina Ouriques Martins, Thomas Leung, Mehari Gebreyohanns

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuralityRural populationBridge (graph theory)PopulationRural area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mechanical thrombectomy access (MTA) for large vessel occlusion stroke varies and is limited globally. While regional studies have suggested rurality as a barrier to MTA, the magnitude and variability of this effect across countries remain unknown. This study evaluates the association of country-level rural population proportion with mechanical thrombectomy (MT) access. METHODS: We conducted an online survey of 75 countries through the Mission Thrombectomy (previously MT2020+) global professional peer network between November 22, 2020, and February 28, 2021. Surveys were distributed by regional committee chairs and completed by stroke-focused neurologists and neurointerventional physicians within the regional committees. Questions covered country-level availability of MT centers, operators, procedures, reimbursement, emergency medical services, cultural barriers, and other factors affecting stroke systems of care. MTA was defined as the estimated proportion of patients with thrombectomy-eligible large vessel occlusions receiving MT in each region annually. We used World Bank data to obtain each country’s income class based on per capita gross national income and the proportion of rural population expressed as a percentage of the total population of each country. In the final analysis, 60 countries were included. We used multivariable generalized linear models with a logit link to evaluate the association of rural population proportion with MTA. RESULTS: The median country-level rural population proportion among 60 countries was 30.7% (interquartile range, 16.3%–45.9%). In univariate generalized linear models, each 5% increase in country-level rural population proportion was associated with 22% lower odds of MTA (odds ratio, 0.78 [95% CI, 0.70–0.86]; P <0.001). After adjusting for differences in country-level health care gross domestic product, reimbursement for MT, country income class, availability of prehospital emergency medical services, training, and triage systems, each 5% increase in rural population proportion was associated with 13% lower odds of MTA (odds ratio, 0.87 [95% CI, 0.78–0.96]; P =0.006). CONCLUSIONS: Country-level rural population proportion is an independent negative predictor of access to MT. The unique challenges that rural populations experience within countries should be carefully studied to strategize and align global efforts to bridge thrombectomy access gaps and address rural-urban 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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