Race/Ethnicity, Quality of Care, and Outcomes in Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies suggest differences in stroke care associated with race/ethnicity. We sought to determine whether such differences existed in a population of black, Hispanic, and white patients hospitalized with stroke among hospitals participating in a quality-improvement program. METHODS AND RESULTS: We analyzed in-hospital mortality and 7 stroke performance measures among 397,257 patients admitted with ischemic stroke to 1181 hospitals participating in the Get With The Guidelines-Stroke program 2003 through 2008. Relative to white patients, black and Hispanic patients were younger and more often had diabetes mellitus and hypertension. After adjustment for both patient- and hospital-level variables, black patients had lower odds relative to white patients of receiving intravenous thrombolysis (odds ratio [OR], 0.84; 95% confidence interval [CI], 0.77 to 0.91), deep vein thrombosis prophylaxis (OR, 0.88; 95% CI, 0.83 to 0.92), smoking cessation (OR, 0.85; 95% CI, 0.79 to 0.91), discharge antithrombotics (OR, 0.88; 95% CI, 0.84 to 0.92), anticoagulants for atrial fibrillation (OR, 0.84; 95% CI, 0.75 to 0.94), and lipid therapy (OR, 0.91; 95% CI, 0.88 to 0.96), and of dying in-hospital (OR, 0.90; 95% CI, 0.85 to 0.95). Hispanic patients received similar care as their white counterparts on all 7 measures and had similar in-hospital mortality. Black (OR, 1.31; 95% CI, 1.28 to 1.35) and Hispanic (OR, 1.16; 95% CI, 1.11 to 1.20) patients had higher odds of exceeding the median length of hospital stay relative to whites. During the study, quality of care improved in all 3 race/ethnicity groups. CONCLUSIONS: Black patients with stroke received fewer evidence-based care processes than Hispanic or white patients. These differences could lead to increased risk of recurrent stroke. Quality of care improved substantially in the Get With The Guidelines-Stroke Program over time for all 3 racial/ethnic groups.
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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)
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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 ».