Abstract W P280: Predictors of Hospitalization in Patients with Minor Stroke and TIA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although current guidelines recommend urgent treatment for patients with TIA and minor stroke, it is unclear if hospitalization is required, and little is known about the factors that influence decisions to admit such patients. The objective of this study was to identify patient and system-level predictors of admission in patients with minor stroke and TIA. Methods: The Ontario Stroke Registry (OSR) was used to identify a cohort of patients with acute minor stroke or TIA who presented to any one of Ontario’s 150 acute care hospitals between April 1, 2008 and March 31, 2011. Multivariable analysis using hierarchical logistic regression modeling was performed to identify predictors of hospitalization, including patient characteristics, risk factors, presenting symptoms, features of the care encounter and hospital and system-level factors. Results: The final study cohort consisted of 10,890 patients with minor stroke or TIA. Overall, 48% were women and the median age was 75 years. The overall admission rate was 57% (31% for TIA and 83% for minor stroke). In the multivariable analysis, significant predictors of hospital admission included disability prior to admission, risk factors including hyperlipidemia, atrial fibrillation and smoking, presenting with weakness or symptoms persisting for more than 60 minutes and arriving to hospital by ambulance (all p<0.01). Approximately 88% of the model’s variance was attributable to patient-level factors. Stroke center designation, hospital volume, having a stroke unit on site and having access to a stroke prevention clinic were not significant predictors of hospitalization. Similar results were found when the minor stroke and TIA subgroups were analyzed separately. Conclusions: These results suggest that patient-level characteristics rather than system-level factors have a greater influence on the decision to admit patients with minor stroke or TIA. Given that these patients are hospitalized solely for rapid completion of investigations and initiation of secondary prevention therapies, a system change providing access to specialized urgent TIA clinics is required to avoid the unnecessary costs of hospitalization.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».