Quality of Care and Ischemic Stroke Risk After Hospitalization for Transient Ischemic Attack
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with transient ischemic attack (TIA) are at increased risk for ischemic stroke. We derived a prediction rule for 1-year ischemic stroke risk post-TIA, examining estimated risk, receipt of inpatient quality of care measures for TIA, and the presence or absence of stroke at 1 year post discharge. METHODS AND RESULTS: We linked 67 892 TIA Get With The Guidelines-Stroke patients >65 years (2003-2008) to Medicare inpatient claims to obtain longitudinal outcomes. Using Cox proportional hazards modeling in a split sample, we identified baseline demographics and clinical characteristics associated with ischemic stroke admission during the year post-TIA, and developed a Get With The Guidelines Ischemic Stroke after TIA Risk Score; performance was examined in the validation sample. Quality of care was estimated by a global defect-free care measure, and individual performance measures within estimated risk score quintiles. The overall hospital admission rate for ischemic stroke during the year post-TIA was 5.7%. Patients with ischemic stroke were more likely to be older, black, and have higher rates of smoking, previous stroke, diabetes mellitus, previous myocardial infarction, heart failure, and atrial fibrillation. The Risk Score showed moderate discriminative performance (c-statistic=0.606); highest quintile patients were less likely to receive statins, smoking cessation counseling, and defect-free care. Although not associated with 1-year ischemic stroke, DCF was associated with a significantly lower risk of all-cause mortality. CONCLUSIONS: TIA patients with high estimated ischemic stroke risk are less likely to receive defect-free care than low-risk patients. Standardized risk assessment and delivery of optimal inpatient care are needed to reduce this risk-treatment mismatch.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».