Medication errors in critical care: risk factors, prevention and disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We sought to evaluate the impact of pretreatment with intravenous thrombolysis (IVT) on the rate and speed of successful reperfusion (SR) in patients with emergent large vessel occlusion (ELVO) treated with mechanical thrombectomy (MT) in a high-volume tertiary care stroke center. Methods Consecutive patients with ELVO treated with MT were evaluated. Outcomes were compared between patients who underwent combined IVT and MT (IVT+MT) and those treated with direct MT (dMT). The elapsed time between groin puncture to beginning of reperfusion (GPTBRT) and the numbers of device passes required to achieve SR were also documented. Results A total of 287 and 132 patients were treated with IVT+MT and dMT, respectively. The IVT+MT group had higher SR (73.8% vs 62.9%; p=0.023) and 3-month functional independence (modified Rankin Scale score 0–2;51.6% vs 38.2%; p=0.008) rates. The median GPTBRT was shorter in the IVT+MT group (48 (IQR 33–70) vs 70 (IQR 44–98) min; p<0.001). Among patients who achieved SR (n=292), the median number of required device passes was lower in the IVT+MT subgroup (1 (IQR 1–1) vs 2 (IQR 1–2); p<0.001), while the rate of patients requiring ≤2 device passes was higher (98% vs 77%; p<0.001). IVT+MT was independently related to higher odds of SR (OR 1.64; 95% CI 1.03 to 2.61; p=0.036) and shorter GPTBRT (unstandardized linear regression coefficient −20.39; 95% CI −27.56 to –13.22; p<0.001) on multivariable analyses adjusting for potential confounders. Among patients with SR, IVT+MT was independently associated with a higher likelihood of ≤2 device passes (OR 14.63; 95% CI 4.46 to 48.00; p<0.001). Conclusions IVT pretreatment appears to increase the rates of SR and shortens the duration of the endovascular procedure by requiring fewer device passes in patients with ELVO treated with MT.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».