Patterns, Predictors, Variations, and Temporal Trends in Emergency Medical Service Hospital Prenotification for Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND#ENTITYSTARTX02014;: Emergency medical services (EMS) hospital prenotification of an incoming stroke patient is guideline recommended as a means of increasing the timeliness with which stroke patients are evaluated and treated. Still, data are limited with regard to national use of, variations in, and temporal trends in EMS prenotification and associated predictors of its use. METHODS AND RESULTS#ENTITYSTARTX02014;: We examined 371 988 patients with acute ischemic stroke who were transported by EMS and enrolled in 1585 hospitals participating in Get With The Guidelines-Stroke from April 1, 2003, through March 31, 2011. Prenotification occurred in 249 197 EMS-transported patients (67.0%) and varied widely by hospital (range, 0% to 100%). Substantial variations by geographic regions and by state, ranging from 19.7% in Washington, DC, to 93.4% in Montana, also were noted. Patient factors associated with lower use of prenotification included older age, diabetes mellitus, and peripheral vascular disease. Prenotification was less likely for black patients than for white patients (adjusted odds ratio 0.94, 95% confidence interval 0.92-0.97, P<0.0001). Hospital factors associated with greater EMS prenotification use were absence of academic affiliation, higher annual volume of tissue plasminogen activator administration, and geographic location outside the Northeast. Temporal improvements in prenotification rates showed a modest general increase, from 58.0% in 2003 to 67.3% in 2011 (P temporal trend <0.0001). CONCLUSIONS#ENTITYSTARTX02014;: EMS hospital prenotification is guideline recommended, yet among patients transported to Get With The Guidelines-Stroke hospitals it is not provided for 1 in 3 EMS-arriving patients with acute ischemic stroke and varies substantially by hospital, state, and region. These results support the need for enhanced implementation of stroke systems of care. (J Am Heart Assoc. 2012;1:e002345 doi: 10.1161/JAHA.112.002345.).
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».