Hospital volume and stroke outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although hospital-outcome relationships have been explored for a variety of procedures and interventions, little is known about the association between annual stroke admission volumes and stroke mortality. Our aim was to determine whether facility type and hospital volume was associated with stroke mortality. METHODS: All hospital admissions for ischemic stroke were identified from the Hospital Morbidity database (HMDB) from April 2003 to March 2004. The HMDB is a national database that contains patient-level sociodemographic, diagnostic, procedural, and administrative information across Canada. Ischemic stroke was identified through patient's principal diagnosis recorded using the International Classification of Diseases (9 and 10). Multivariable analysis was performed with generalized estimating equations with adjustment for demographic characteristics, provider specialty, facility type, hospital volume, and clustering of observations at institutions. RESULTS: Overall, 26,676 patients with ischemic stroke were admitted to 606 hospitals. Seven-day stroke mortality was 7.6% and mortality at discharge was 15.6%. Adverse outcomes were more frequent in patients treated in low-volume facilities (<50 strokes/year) than in those treated in high volume facilities (100 to 199 and >200 strokes patients/year) (for 7-day mortality: 9.5 vs 7.3%, p < 0.001; 9.5 vs 6.0%, p < 0.001; for discharge mortality: 18.2 vs 15.2%, p < 0.001; 18.2 vs 12.8%, p < 0.001). The difference persisted after multivariable adjustment or when hospital volume was divided into quartiles. CONCLUSIONS: High annual hospital volume was consistently associated with lower stroke mortality. Our study encourages further research to determine whether this is due to differences in case mix, more organized care in high-volume facilities, or differences in the performance or in the processes of care among facilities.
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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 ».