Abstract W MP99: Race/Ethnic and Sex Differences in EMS Transport among Hospitalized U.S. Stroke Patients: Analysis of the National Get With The Guidelines-Stroke Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Calling 911 is the recommended first step when stroke symptoms occur. Differences in activation of emergency medical services (EMS) may contribute to race/ethnic and sex disparities in stroke outcomes. The purpose of this study was to determine whether EMS utilization varies among a contemporary, diverse national sample of hospitalized acute stroke patients. Methods: We analyzed data from 398,798 stroke patients admitted to 1,613 Get With The Guidelines-Stroke participating hospitals from 10/1/11-3/31/14. Multivariable logistic regression was utilized to evaluate the associations between race/ethnic group and sex, with EMS use, adjusting for potential confounders. Results: Patients were 50.4% female, 69% white, 19% black, 8% Hispanic, 3% Asian, 1% other; 85.9% ischemic stroke. Overall 58.6% of stroke patients were transported to the hospital by EMS. EMS utilization differed by sex and race/ethnic group (interaction p<0.001). White females were most likely to use EMS (62.0%) and Hispanic males were least likely to (52.2%). Age, health insurance coverage, and history of prior stroke or TIA varied significantly among race/ethnic groups (p<0.0001). After adjustment for both patient and hospital characteristics, Hispanic and Asian men and women were less likely than their white counterparts to utilize EMS; black females were less likely than white females to utilize EMS (Table). Conclusion: EMS use was low overall and differential by race/ethnicity and sex. These contemporary data support a need for targeted initiatives to increase EMS transport among U.S. stroke patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».