Patient and System-Related Delays of Emergency Medical Services Use in Acute ST-Elevation Myocardial Infarction: Results from the Third Gulf Registry of Acute Coronary Events (Gulf RACE-3Ps)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about Emergency Medical Services (EMS) use and pre-hospital triage of patients with acute ST-elevation myocardial infarction (STEMI) in Arabian Gulf countries. METHODS: Clinical arrival and acute care within 24 h of STEMI symptom onset were compared between patients transferred by EMS (Red Crescent and Inter-Hospital) and those transferred by non-EMS means. Data were retrieved from a prospective registry of 36 hospitals in 6 Arabian Gulf countries, from January 2014 to January 2015. RESULTS: We enrolled 2,928 patients; mean age, 52.7 (SD ±11.8) years; 90% men; and 61.7% non-Arabian Gulf citizens. Only 753 patients (25.7%) used EMS; which was mostly via Inter-Hospital EMS (22%) rather than direct transfer from the scene to the hospital by the Red Crescent (3.7%). Compared to the non-EMS group, the EMS group was more likely to arrive initially at a primary or secondary health care facility; thus, they had longer median symptom-onset-to-emergency department arrival times (218 vs. 158 min; p˂.001); they were more likely to receive primary percutaneous coronary interventions (62% vs. 40.5%, p = 0.02); they had shorter door-to-needle times (38 vs. 42 min; p = .04); and shorter door-to-balloon times (47 vs. 83 min; p˂.001). High EMS use was independently predicted mostly by primary/secondary school educational levels and low or moderate socioeconomic status. Low EMS use was predicted by a history of angina and history of percutaneous coronary intervention. The groups had similar in-hospital deaths and outcomes. CONCLUSION: Most acute STEMI patients in the Arabian Gulf region did not use EMS services. Improving Red Crescent infrastructure, establishing integrated STEMI networks, and launching educational public campaigns are top health care system priorities.
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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 | 0,000 |
| 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 ».