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Enregistrement W1956267027 · doi:10.1111/j.1747-4949.2012.00930.x

Secondary Prevention of Stroke in Saskatchewan, Canada: Hypertension Control

2012· article· en· W1956267027 sur OpenAlexaffabout
Janelle Ann Bartsch, Gary Teare, Anne Neufeld, Nedeene Hudema, Nazeem Muhajarine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSaskatchewan PolytechnicSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Logistic regressionBlood pressureSecondary preventionEmergency medicineRisk factorMedical recordHealth carePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the province of Saskatchewan, Canada, stroke is the third leading cause of death as well as the major cause of adult disability. Once a person suffers a stroke or transient ischemic attack (TIA), they are at high risk for having a secondary stroke. Hypertension (elevated blood pressure) is the single most important modifiable risk factor for both first and recurrent stroke, and is thus an important risk factor to be controlled. According to the Canadian Stroke Strategy (CSS) Best Practice Recommendations, blood pressure lowering treatment should be initiated before discharge from hospital for all stroke/TIA patients. The purpose of this study was to examine the quality of medically driven secondary stroke prevention care in Saskatchewan as applied to hypertension control. AIMS: The objectives of the study were to: (1) develop methodology and calculate a secondary stroke process of care measure using available data in Saskatchewan, based on an appropriate hypertension therapy indicator recommendation from the CSS Performance Measurement Manual; (2) examine variation in secondary stroke prevention hypertensive care among the Saskatchewan Regional Health Authorities; and (3) investigate factors associated with receiving evidence-based hypertensive secondary stroke prevention. METHODS: This multi-year cross-sectional study was an analysis of deidentified health data derived from linkage of administrative health data. A select indicator from the CSS Performance Measurement Manual that measures adherence to a CSS Best Practice Guidelines concerning use of antihypertensive medications for secondary stroke prevention was calculated. Logistic regression was used to quantify the association of patient demographic and socioeconomic characteristics and geographic location of care with receipt of guideline-recommended hypertensive secondary stroke prevention. The target population was all Saskatchewan residents who were hospitalized in Saskatchewan for a stroke or TIA between April 1, 2001 and March 31, 2008. RESULTS: The results of this study indicate that the management of hypertension for secondary stroke prevention is sub-optimal in Saskatchewan. Although there was some improvement over the time period, approximately 40% of patients were not taking antihypertensives at 90 days after discharge from acute care. The correlates, urban/non-urban, previous use of antihypertensive drugs and effect of age modified by sex, were found to be significantly associated with receiving hypertensive secondary stroke prevention, suggesting there are modifiable factors that contribute to variations in this form of secondary stroke care quality in Saskatchewan. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that there is a need for province-wide improvement to secondary stroke prevention in Saskatchewan, Canada.

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)0,004
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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