Effect of a provincial system of stroke care delivery on stroke care and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systems of stroke care delivery have been promoted as a means of improving the quality of stroke care, but little is known about their effectiveness. We assessed the effect of the Ontario Stroke System, a province-wide strategy of regionalized stroke care delivery, on stroke care and outcomes in Ontario, Canada. METHODS: We used population-based provincial administrative databases to identify all emergency department visits and hospital admissions for acute stroke and transient ischemic attack from Jan. 1, 2001, to Dec. 31, 2010. Using piecewise regression analyses, we assessed the effect of the full implementation of the Ontario Stroke System in 2005 on the proportion of patients who received care at stroke centres, and on rates of discharge to long-term care facilities and 30-day mortality after stroke. RESULTS: We included 243 287 visits by patients with acute stroke or transient ischemic attack. The full implementation of the Ontario Stroke System in 2005 was associated with an increase in rates of care at stroke centres (before implementation: 40.0%; after implementation: 46.5%), decreased rates of discharge to long-term care facilities (before implementation: 16.9%; after implementation: 14.8%) and decreased 30-day mortality for hemorrhagic (before implementation: 38.3%; after implementation: 34.4%) and ischemic stroke (before implementation: 16.3%; after implementation: 15.7%). The system's implementation was also associated with marked increases in the proportion of patients who received neuroimaging, thrombolytic therapy, care in a stroke unit and antithrombotic therapy. INTERPRETATION: The implementation of an organized system of stroke care delivery was associated with improved processes of care and outcomes after stroke.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».