Strategies Used by Hospitals to Improve Speed of Tissue-Type Plasminogen Activator Treatment in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The benefits of intravenous tissue-type plasminogen activator in acute ischemic stroke are time dependent, and several strategies have been reported to be associated with more rapid door-to-needle (DTN) times. However, the extent to which hospitals are using these strategies and their association with DTN times have not been well studied. METHODS: We surveyed 304 Get With The Guidelines-Stroke hospitals joining TARGET: Stroke regarding their baseline use of strategies to reduce DTN times in the January 2008 to December 2009 time frame before the initiation of TARGET: Stroke and determined the association between hospital strategies and DTN times. RESULTS: Among 5460 patients receiving tissue-type plasminogen activator within 3 hours of symptom onset in surveyed hospitals, the median DTN time was 72 minutes (interquartile range, 55-94). Reported use of the different strategies varied considerably. Of 11 hospital strategies analyzed individually by multivariable analysis, 3 strategies were independently associated with shorter DTN times. These included rapid triage/stroke team notification (209/304 [69%] hospitals, 8.1-minute reduction in DTN time), single-call activation system (190/304 [63%] hospitals, 4.3 minutes), and tissue-type plasminogen activator stored in the emergency department (189/304 [62%] hospitals, 3.5 minutes). When analyzed incrementally, hospitals that used a greater number of strategies had shorter DTN times with 1.3 minutes (adjusted mean difference) saved for each strategy implemented (14 minutes if all strategies were used). CONCLUSIONS: Although the majority of participating hospitals reported using some strategy to reduce delays in tissue-type plasminogen activator administration for acute ischemic stroke, the strategies applied vary considerably and those most strongly associated with shorter DTN times were applied relatively less frequently.
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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) | 0,001 | 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 ».