Impact of Language Barriers on Stroke Care and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Language barriers may lead to poor quality of care, particularly for conditions like acute stroke for which diagnosis and treatment decision making rely on taking an accurate patient history. The purpose of this study was to determine the impact of patient language barriers on quality of stroke care and clinical outcomes. METHODS: This retrospective cohort study used data from the Registry of the Canadian Stroke Network. All Ontario patients who were admitted with acute stroke or transient ischemic attack between July 2003 and March 2008 were selected. Mortality, stroke outcomes, in-hospital complications, quality of care, and disposition were compared between those without (n=12 787) and with (n=1506) language barriers, which was defined based on the patient's preferred language. Hierarchical multivariable regression models determined the effect of language barriers, independent of baseline covariates. RESULTS: Patients with language barriers had better 7-day mortality than those without (7.0% versus 9.2%; OR, 0.69; 95% CI, 0.57-0.82; P<0.001). However, they were more likely to be discharged with a moderate-to-severe neurological deficit (65.9% versus 51.5%; OR, 1.25; 95% CI, 1.15-1.35). In-hospital complication rates did not differ, and quality of care indicators generally favored patients with language barriers. CONCLUSIONS: Patients who had language barriers had reduced mortality and better performance on some quality of care measures. These differences existed despite adjustment for many potential confounders, including ethnicity, prognostic factors, and stroke characteristics.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».