Quality of Care and Outcomes for In-Hospital Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Analysis of quality of care for in-hospital stroke has not been previously performed at the national level. This study compares patient characteristics, process measures of quality, and outcomes for in-hospital strokes with those for community-onset strokes in a national cohort. METHODS: We performed a retrospective cohort study of the Get With The Guidelines-Stroke (GWTG-Stroke) database of The American Heart Association from January 2006 to April 2012, using data from 1280 sites that reported ≥1 in-hospital stroke. Patient characteristics, comorbid illnesses, medications, quality of care measures, and outcomes were analyzed for 21 349 in-hospital ischemic strokes compared with 928 885 community-onset ischemic strokes. RESULTS: Patients with in-hospital stroke had more thromboembolic risk factors, including atrial fibrillation, prosthetic heart valves, carotid stenosis, and heart failure (P<0.0001), and experienced more severe strokes (median National Institutes of Health Stroke Score 9.0 versus 4.0; P<0.0001). Using GWTG-Stroke achievement measures, the proportion of patients with defect-free care was lower for in-hospital strokes (60.8% versus 82.0%; P<0.0001). After accounting for patient and hospital characteristics, patients with in-hospital strokes were less likely to be discharged home (adjusted odds ratio 0.37; 95% confidence intervals [0.35-0.39]) or be able to ambulate independently at discharge (adjusted odds ratio 0.42; 95% confidence intervals [0.39-0.45]). In-hospital mortality was higher for in-hospital stroke (adjusted odds ratio 2.72; 95% confidence intervals [2.57-2.88]). CONCLUSIONS: Compared with community-onset ischemic stroke, patients with in-hospital stroke experienced more severe strokes, received lower adherence to process-based quality measures, and had worse outcomes. These findings suggest there is an important opportunity for targeted quality improvement efforts for patients with in-hospital stroke.
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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)
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 ».