Abstract 4: Variation and Temporal Trends in the Characteristics of US Hospitals Treating Acute Ischemic Stroke Patients with IV-tPA: Findings from GWTG-Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Utilization of IV tPA is challenging for many hospitals. Using data from the national Get With The Guidelines-Stroke program, we analyzed changes over time in the characteristics of the hospitals that treated patients with tPA. Methods: We analyzed patient-level data from 2003-2011 at 1600 GWTG hospitals that joined the program at any time during the study period and admitted any acute ischemic stroke (AIS) patients arriving ≤ 2 hr of onset and eligible for tPA. Descriptive trends by time were analyzed by chi-square or Wilcoxon test for continuous data. Results: IV tPA was given within 3 hr at 1394 sites to 50,798/ 75,115 (67.6%) eligible AIS patients arriving ≤ 2 hr; 206 (14.8%) sites had a least one eligible patients but no tPA use. IV tPA treatment rates varied substantially across hospitals (median 61.2%, range 0-100%), with > 200 hospitals providing tPA < 10% of the time (Figure). Over time, more patients and a larger proportion of patients were treated at smaller (median bed size 407 vs. 372, p< 0.001), non-academic, Southern hospitals, and those with lower annualized average ischemic stroke volumes (252.4 vs. 235.2, p< 0.001) (Table). While more than half of all tPA patients were treated at Primary Stroke Centers, this proportion did not change over time. The proportion of patients treated at high volume tPA treatment sites (average > 20/year) increased over time (31.9 vs. 34.5, p< 0.007). Conclusion: Over the past decade, while primary stroke centers still account for more than half of all treatments, tPA has been increasingly delivered in smaller, non-academic hospitals. These data support the continued emphasis on stroke team building and systems of care at US hospitals.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».