National stroke registries for monitoring and improving the quality of hospital care: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine monitoring of the quality of stroke care is becoming increasingly important since patient outcomes could be improved with better access to proven treatments. It remains unclear how many countries have established a national registry for monitoring stroke care. AIMS: To describe the current status of national, hospital-based stroke registries that have a focus on monitoring access to evidence-based care and patient outcomes and to summarize the main features of these registries. SUMMARY OF REVIEW: We undertook a systematic search of the published literature to identify the registries that are considered in their country to represent a national standardized dataset for acute stroke care and outcomes. Our initial keyword search yielded 5002 potential papers, of which we included 316 publications representing 28 national stroke registries from 26 countries. Where reported, data were most commonly collected with a waiver of patient consent (70%). Most registries used web-based systems for data collection (57%) and 25% used data linkage. Few variables were measured consistently among the registries reflecting their different local priorities. Funding, resource requirements, and coverage also varied. CONCLUSIONS: This review provides an overview of the current use of national stroke registries, a description of their common features relevant to monitoring stroke care in hospitals. Formal registration and description of registries would facilitate better awareness of efforts in this field.
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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 | 0,021 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».