Transfer of Patients With ST-Elevation Myocardial Infarction for Primary Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interhospital transfer of patients with ST-elevation myocardial infarction (STEMI) for primary percutaneous coronary intervention (PPCI) is associated with longer delays to reperfusion, related in part to turnaround ("door in" to "door out," or DIDO) time at the initial hospital. As part of a systematic, province-wide evaluation of STEMI care, we examined DIDO times and associations with patient, hospital, and process-of-care factors. METHODS AND RESULTS: We performed medical chart review for STEMI patients transferred for PPCI during a 6-month period (October 1, 2008, through March 31, 2009) and linked these data to ambulance service databases. Two core laboratory cardiologists reviewed presenting ECGs to identify left bundle-branch block and, in the absence of left bundle-branch block, definite STEMI (according to both cardiologists) or an ambiguous reading. Median DIDO time was 51 minutes (25th to 75th percentile: 35-82 minutes); 14.1% of the 988 patients had a timely DIDO interval (≤30 minutes as recommended by guidelines). The data-to-decision delay was the major contributor to DIDO time. Female sex, more comorbidities, longer symptom duration, arrival by means other than ambulance, arrival at a hospital not exclusively transferring for PPCI, arrival at a center with a low STEMI volume, and an ambiguous ECG were independently associated with longer DIDO time. When turnaround was timely, 70% of patients received timely PPCI (door-to-device time ≤90 minutes) versus 14% if turnaround was not timely (P<0.0001). CONCLUSIONS: Benchmark DIDO times for STEMI patients transferred for PPCI were rarely achieved. Interventions aimed at facilitating the transfer decision, particularly in cases of ECGs that are difficult to interpret, are likely to have the best impact on reducing delay to reperfusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».