Abstract 1: Patient and Hospital Factors Associated with Lack of IV tPA Use among Eligible Patients with Acute Ischemic Stroke: Findings from Get with the Guidelines-Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nationally representative studies suggest that many eligible patients are not treated with IV tPA. Even among hospitals participating in the Get With The Guidelines (GWTG)-Stroke, treatment rates remain suboptimal. We sought to determine patient and hospital characteristics independently associated with lack of tPA treatment among eligible patients in the GWTG registry. METHODS: We studied patients with ischemic stroke who arrived ≤2 hours of onset, were tPA-eligible, and had complete data at 1,839 GWTG hospitals from 4/1/03-12/31/11. Eligibility was determined by the lack of documented contraindications/warnings to tPA. Unadjusted and adjusted ORs (computed with GEE logistic regression models to account for hospital clustering of patients) are reported. Due to 28.4% missing NIHSS, GEE models were built with and without NIHSS. RESULTS: Of 75,115 tPA-eligible patients during the 9-year period, 50,798 (68%) were tPA-treated with median age of 73 years (IQR 60-82), 51% female, 74% non-Hispanic white, and median NIHSS 11. In multivariable models, lack of treatment was associated with older age, females, African-American race, prior diabetes, stroke, or prosthetic heart valve and not arriving by EMS (Table). Treatment was also less likely at hospitals that were rural, non-teaching, in the Midwest and South, and non-stroke centers, earlier in the study period, and at hospitals that did not routinely perform NIHSS (Table). Adding NIHSS to the model (c=0.77 vs. c=0.78) did not change model results substantially but did show reduced tPA use in patients with mild strokes (NIHSS 0-4 vs 5-9, OR 3.4; vs 10-14, OR 4.6; vs 15-20, OR 5.4; vs 21+, OR 4.5). CONCLUSIONS: One-third of eligible patients at GWTG hospitals did not receive IV tPA treatment. Several patient and hospitals factors were independently associated with this lack of treatment. These findings can inform system interventions to improve tPA treatment among eligible patients.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».