“Picture to Puncture”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensive stroke centers allow for regionalization of subspecialty stroke care. Efficacy of endovascular treatments, however, may be limited by delays in patient transfer. Our goal was to identify where these delays occurred and to assess the impact of such delays on patient outcome. METHODS AND RESULTS: This was a retrospective study evaluating patients treated with endovascular therapy from November 2010 to July 2012 at our institution. We compared patients transferred from outside hospitals with locally treated patients with respect to demographics, imaging, and treatment times. Good outcomes, as defined by 90-day modified Rankin Scale scores of 0 to 2, were analyzed by transfer status as well as time from initial computed tomography to groin puncture ("picture-to-puncture" time). A total of 193 patients were analyzed, with a mean age of 65.8 ± 14.5 years and median National Institutes of Health Stroke Scale score of 19 (interquartile range, 15-23). More than two thirds of the patients (132 [68%]) were treated from referring facilities. Outside transfers were noted to have longer picture-to-puncture times (205 minutes [interquartile range, 162-274] versus 89 minutes [interquartile range, 70-119]; P<0.001), which was attributable to the delays in transfer. This corresponded to fewer patients with favorable Alberta Stroke Program Early CT Scores on preprocedural computed tomographic imaging (Alberta Stroke Program Early CT Scores >7: 50% versus 76%; P<0.001) and significantly worse clinical outcomes (29% versus 51%; P=0.003). In a logistic regression model, picture-to-puncture times were independently associated with good outcomes (odds ratio, 0.994; 95% confidence interval, 0.990-0.999; P=0.009). CONCLUSIONS: Delays in picture-to-puncture times for interhospital transfers reduce the probability of good outcomes among treated patients. Strategies to reduce such delays herald an opportunity for hospitals to improve patient outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».