Abstract 173: Patterns and Predictors of Emergency Medical Services Pre-Notification of Potential Stroke Cases in the United States: Findings from GWTG-Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emergency medical services (EMS) pre-notification of potential stroke arrivals has been recommended as a means of improving stroke evaluation and treatment times. However, little is known as to how frequently EMS pre-notification is being applied in the US, how use varies by hospital/state/region, and factors associated with EMS pre-notification. Methods : Acute ischemic stroke patients transported by EMS to 1585 GWTG-Stroke hospitals from April 2003 to March 2011 were studied. Patient and hospital characteristics associated with EMS pre-notification were analyzed with multivariate GEE models. Results: Of 371,988 acute ischemic stroke patients transported by EMS, pre-notification occurred in 249,197 (67.0%). Among hospitals with at least 10 EMS arriving stroke patients (n=1395), the median rate of pre-notification was 70.0 (25 th -75 th 34.0-92.9%, range 0%-100%). There was significant variation in pre-notification by state ranging from a low of 19.7% in Washington DC to a high of 93.4% in Montana. EMS pre-notification rates non-significantly increase over time, 58.0% in 2003 to 67.3% in 2011, p=0.10. Patient factors independently associated with EMS pre-notification include younger age, white race, no diabetes, and history of atrial fibrillation (Table). Hospital factors included region (West and Midwest), non-academic status, and higher annual IV tPA volumes (Table). Conclusions: EMS pre-notification is provided in only two-thirds of EMS arriving GWTG-Stroke patients ultimately diagnosed with acute ischemic stroke in the US and varies substantially by hospital, state, and region in the US. Older patients, non-white, and those with certain comorbid conditions were significantly less likely to have EMS pre-notification. These findings suggest there are further opportunities to improve EMS pre-notification rates.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».