Improving Door-to-Needle Times in Acute Ischemic Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The benefits of intravenous tissue-type plasminogen activator (tPA) in acute ischemic stroke are time-dependent, and guidelines recommend a door-to-needle time of ≤60 minutes. However, fewer than one third of acute ischemic stroke patients who receive tPA are treated within guideline-recommended door-to-needle times. This article describes the design and rationale of TARGET: Stroke, a national initiative organized by the American Heart Association/American Stroke Association in partnership with other organizations to assist hospitals in increasing the proportion of tPA-treated patients who achieve guideline-recommended door-to-needle times. METHODS: The initial program goal is to achieve a door-to-needle time≤60 minutes for at least 50% of acute ischemic stroke patients. Key best practice strategies previously associated with achieving faster door-to-needle times in acute ischemic stroke were identified. RESULTS: The 10 key strategies chosen by TARGET: Stroke include emergency medical service prenotification, activating the stroke team with a single call, rapid acquisition and interpretation of brain imaging, use of specific protocols and tools, premixing tPA, a team-based approach, and rapid data feedback. The program includes many approaches intended to promote hospital participation, implement effective strategies, share best practices, foster collaboration, and achieve stated goals. A detailed program evaluation is also included. In the first year, TARGET: Stroke has enrolled over 1200 United States hospitals. TARGET: Stroke, a multidimensional initiative to improve the timeliness of tPA administration, aims to elevate clinical performance in the care of acute ischemic stroke, facilitate the more rapid integration of evidence into clinical practice, and improve outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle