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Enregistrement W2030708307 · doi:10.1093/fampra/18.5.537

Impact of community-based education on health care evaluation in patients with acute chest pain syndromes: the Wabasha Heart Attack Team (WHAT) project

2001· article· en· W2030708307 sur OpenAlexaff
R. Scott Wright, Stephen L. Kopecky, Maureen Timm, David Pflaum, Christina Carr, Kathryn Evers, J. Simon Bell

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChest painMyocardial infarctionEmergency departmentEmergency medicineEmergency medical servicesAcute coronary syndromeAcute painMedical emergencyMultidisciplinary teamPhysical therapyInternal medicineNursingAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community education programmes focused on raising public awareness of the symptomatology of acute coronary syndromes have had mixed results. OBJECTIVES: The Wabasha Heart Attack Team project, a unique multidisciplinary public education effort in Minnesota, sought to educate area citizens about signs and symptoms of acute myocardial infarction (MI). METHODS: After an intensive 1-month education period, we compared presentations for emergency evaluation of chest pain during the study period with baseline data from the same seasonal period of the preceding year. RESULTS: Visits to the Emergency Room for symptomatic heart disease increased significantly during the study period (56 patients versus 46 patients during the baseline period), as did the percentage of patients presenting with acute MI (18% versus 12%, P < 0.05). Use of emergency medical services for pre-hospital evaluation was significantly increased (41% versus 27%, P < 0.05). CONCLUSION: A community education campaign can significantly increase use of pre-hospital emergency medical service resources and may increase the number of patients presenting with acute chest pain symptoms, including MI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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