Variation and Trends in the Documentation of National Institutes of Health Stroke Scale in GWTG-Stroke Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) is an important prognostic variable, it is often incompletely documented in clinical registries, such as Get With The Guidelines (GWTG)-Stroke. We describe trends in NIHSS documentation by GWTG-Stroke hospitals, identify patient-level and hospital-level factors associated with documentation, and determine the degree to which the reporting of NIHSS is potentially biased. METHODS AND RESULTS: We analyzed NIHSS documentation in 1 184 288 patients with acute ischemic stroke admitted to 1704 GWTG-Stroke hospitals between 2003 and 2012. We used multivariable logistic regression models to identify hospital-level and patient-level predictors of NIHSS documentation. We examined the relationship between hospital-level NIHSS documentation rates and observed NIHSS scores to determine whether the reporting of NIHSS data was subject to selection bias. The overall NIHSS documentation rate was 56.1%; the median NIHSS was 4 (interquartile range, 2-9). Between 2003 and 2012, mean hospital-level NIHSS documentation increased dramatically from 27% to 70% (P<0.0001). Documentation was higher in patients who arrived by ambulance, who arrived soon after onset, and were treated at larger, primary stroke centers. Hospital-level NIHSS documentation rates and NIHSS scores were modestly inversely correlated (r=-0.207; P<0.0001), suggesting that NIHSS data from hospitals with low documentation were shifted toward higher values. In sensitivity analysis, the degree of bias in NIHSS reporting was reduced in more recent years (2011-2012) when NIHSS documentation was noticeably better. CONCLUSIONS: Documentation of NIHSS is higher in patients who are thrombolysis candidates. Evidence of modest bias in NIHSS scores was observed but this has lessened as the documentation of NIHSS has improved in recent years.
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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 | 0,004 | 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 ».