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Enregistrement W2066975466 · doi:10.1161/strokeaha.113.003898

Strategies Used by Hospitals to Improve Speed of Tissue-Type Plasminogen Activator Treatment in Acute Ischemic Stroke

2014· article· en· W2066975466 sur OpenAlexaff
Ying Xian, Eric E. Smith, Xin Zhao, Eric D. Peterson, DaiWai M. Olson, Adrian F. Hernandez, Deepak L. Bhatt, Jeffrey L. Saver, Lee H. Schwamm, Gregg C. Fonarow

Notice bibliographique

RevueStroke · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTissue plasminogen activatorPlasminogen activatorIschemic strokeStroke (engine)ThrombolysisFibrinolytic agentCardiologyInternal medicineBrain ischemiaIntensive care medicineIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations95
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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