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Enregistrement W2276942734 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a3794

Abstract 3794: Investigating Gender Differences in Secondary Stroke Prevention Care in Ontario

2012· article· en· W2276942734 sur OpenAlexaffabout
Ferhana Khan, Kathryn Hodwitz, Ruth Hall, Jiming Fang, Moira K. Kapral, Frank L. Silver

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)ReferralEmergency medicineAcute strokeSecondary preventionPhysical therapyPediatricsInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In Ontario, more women than men (51% vs. 49% in 2009/10) are admitted for stroke or transient ischemic attack (TIA). Women are also older when they experience stroke or TIA (78 vs. 72 median years) and have strokes resulting in greater disability. Best practice stroke care indicates secondary stroke prevention is essential to reducing the likelihood of recurrent vascular events following stroke or TIA. There is currently limited information about whether or not gender differences exist in the type of care delivered at Secondary Stroke Prevention Clinics (SPCs). This study examined whether or not gender differences in the quality of care exist at SPCs across Ontario. Methods: Subjects included all consecutive stroke/TIA patients seen at 21 of 33 designated SPCs in Ontario participating in the Registry of the Canadian Stroke Network’s Stroke Performance Indicators for Reporting Improvement & Translation (SPIRIT-SPC) web-based data collection. Patients with presumed stroke/TIA referred to SPCs between January 2007 and April 2011 were identified for this study. We excluded referrals not initiated as a direct result of an acute stroke/TIA event within the past 3 months, non-strokes, and incomplete referrals/visits. We compare the performance rate for seven quality of care indicators related to secondary prevention between men and women. Results: Of the 14,966 stroke/TIA patients with at least one SPC visit, 47.2% were female and the mean age in years was 69 for women and 67 for men. Significant gender differences were found in referral reason and source, risk factors, and final diagnosis made after the first SPC visit. Women were more likely to be referred for query stroke (61.1% vs. 57.7%) and referred by an emergency or family physician (82.5% vs. 79.6%) compared to men. In terms of risk factors associated with stroke, compared to men, fewer women had a history of smoking; dyslipidemia, diabetes, and previous stroke, however, more females were obese. A higher percentage of women were diagnosed with TIA or query stroke after the first SPC visit (33.2% vs. 26.3%). Significant gender differences were observed in 3 of 7 performance indicators. Women had lower rates of neuroimaging (F=91.5%, M=92.6%, p<0.05), carotid imaging (F=87.4%, M=89.2%, p<0.05) and antithrombotics (F=91.2%, M=92.5%, p<0.05). No significant differences were found in access, time to assessment, and prescriptions for anticoagulants among patients with atrial fibrillation. Conclusion: Women are less likely to receive diagnostic imaging and antithrombotic prescriptions at or prior to a SPC visit compared to males. As best practice stroke care recommends all patients with presumed stroke/TIA should receive appropriate diagnostic evaluation and treatment, there is a need to eliminate gender gaps in secondary prevention care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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