Racial/Ethnic and Sex Differences in Emergency Medical Services Transport Among Hospitalized US Stroke Patients: Analysis of the National Get With The Guidelines–Stroke Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differences in activation of emergency medical services (EMS) may contribute to racial/ethnic and sex disparities in stroke outcomes. The purpose of this study was to determine whether EMS use varied by race/ethnicity and sex among a current, diverse national sample of hospitalized acute stroke patients. METHODS AND RESULTS: We analyzed data from 398,798 stroke patients admitted to 1613 Get With The Guidelines-Stroke participating hospitals between October 2011 and March 2014. Multivariable logistic regression was used to evaluate the associations between combinations of racial/ethnic and sex groups with EMS use, adjusting for potential confounders including demographics, medical history, and stroke symptoms. Patients were 50% female, 69% white, 19% black, 8% Hispanic, 3% Asian, and 1% other, and 86% had ischemic stroke. Overall, 59% of stroke patients were transported to the hospital by EMS. White women were most likely to use EMS (62%); Hispanic men were least likely to use EMS (52%). After adjustment for patient characteristics, Hispanic and Asian men and women had 20% to 29% lower adjusted odds of using EMS versus their white counterparts; black women were less likely than white women to use EMS (odds ratio 0.75, 95% CI 0.72 to 0.77). Patients with weakness or paresis, altered level of consciousness, and/or aphasia were significantly more likely to use EMS than patients without each symptom; the observed racial/ethnic and sex differences in EMS use remained significant after adjustment for stroke symptoms. CONCLUSIONS: EMS use differed by race/ethnicity and sex. These contemporary data document suboptimal use of EMS transport among US stroke patients, especially by racial/ethnic minorities and those with less recognized stroke symptoms.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».