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Enregistrement W1891948744 · doi:10.1161/str.46.suppl_1.ns23

Abstract NS23: Changing State-wide Stroke Practice: The QASC Implementation Project

2015· article· en· W1891948744 sur OpenAlexaff
Sandy Middleton, Daniel Comerford, Anna Lydtin, Simeon Dale, Dominique A. Cadilhac, Cate D’Este, Patrick McElduff, Kelvin Hill, N. Wah Cheung, Christopher Levi, Mark Longworth, Jeanette Ward, Claire Quinn

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)AuditNicePsychological interventionSwallowingChampionIntervention (counseling)Knowledge translationClinical trialPhysical therapyRandomized controlled trialEmergency medicineNursingInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Quality in Acute Stroke Care (QASC) Trial 1 determined that a multidisciplinary supported, nurse-initiated, evidence-based intervention involving supported implementation of clinical protocols to manage fever, hyperglycaemia and swallowing (FeSS protocols) following stroke decreased death and dependency by 16% (p=0.002); reduced temperatures (p=0.001) and glucose levels (p=0.02); and improved swallowing management (p=<0.001). Yet, upscale and spread of even proven interventions on a state-wide level is challenging. Aim: To implement the FeSS protocols from the QASC Trial in all 36 stroke services in NSW, Australia. Method: Our 14 month translational project replicated the intervention from the original QASC Trial. We conducted barrier and enabler assessments and an educational workshop, engaged local opinion leaders, used reminders, and provided ongoing site champion support. Participating sites audited 40 pre-, and 40 post- implementation medical records using the National Stroke Foundation clinical audit web-based tool. Results: All (n=36, 100%) sites participated in the medical record audit (100% response rate) providing data for a total of 2144 patients (pre-implementation: n= 1062; post-implementation: n=1082). Significantly increased proportions of patients received care according to the fever (pre: 69%; post: 78%; p=0.0031), hyperglycaemia (pre: 23%; post: 34%; p=0.0085), and swallowing (pre: 42%; post: 51%; p=0.0331) protocols post-implementation. Conclusion: Our results provide rare evidence of successful research translation of Class 1 Level B evidence across an entire state in a short time-frame and in the real world of clinical practice.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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