Time to Hospital Admission and Start of Treatment in Patients with Ischemic Stroke in Northern Italy and Predictors of Delay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Early treatment (i.e. thrombolysis) is crucial for a successful care of ischemic stroke. In the management of stroke, two phases are crucial: the pre-hospital and the in-hospital interval. This work investigated factors influencing pre- and in-hospital delay in a large geographic area of Northern Italy. METHODS: Enrolled were patients presenting with ischemic stroke in four administrative districts of Northern Italy (Como, Lecco, Sondrio and Varese) over a 4-month period. Pre-hospital time and in-hospital time with single management steps were recorded prospectively. Age, gender, recruiting hospital, EMS transport and triage codes, clinical severity and thrombolytic treatment were also recorded. Univariate and multivariate analysis of factors predicting pre- and in-hospital delay were performed. RESULTS: Median pre-hospital time and in-hospital time were, respectively, 120 min (interquartile range, IQR 62-271) and 150 min (IQR 80-214). Pre-hospital time was halved in patients hospitalized via EMS (p<0.001) and clinically more severe (p<0.001). At multivariate analysis, transport code was associated with delay at any time (p<0.05). CONCLUSIONS: EMS use and transport code predicted treatment delay in patients with ischemic stroke. A more intensive use of EMS and high urgency codes could help increase the number of stroke patients treated appropriately.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».