Secondary Stroke Prevention: Practice Patterns in a Tertiary Care Stroke Service
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke and transient ischemic attack (TIA) have a high personal and financial cost to society and prevention is critical. Outside of registries in Ontario, there has been little effort to determine whether care gaps exist for secondary preventative care within Canada. The objective of this study was to evaluate inpatient medical team compliance to four secondary stroke prevention interventions: antithrombotic therapy, antihypertensive therapy, lipid lowering therapy and smoking cessation. METHODS: Adults admitted to the University of Alberta Hospital stroke service with a diagnosis of stroke or TIA between August 1st, 2005 and July 31st, 2006 were identified using International Classification of Diseases (10th Revision) codes. Two hundred charts were randomly selected for retrospective review. Compliance, defined as achievement of therapeutic targets or appropriate therapy for subtherapeutic targets, was assessed. RESULTS: Among 190 eligible patients (mean age 67 years, 55% male), 147 (77.4%) had a non-cardioembolic cerebral event while 43 (22.6%) had a cardioembolic cerebral event. We found high compliance for antithrombotic (92% [174/190]) and antihypertensive (95% [136/143]) agents, but suboptimal compliance for lipid lowering agents (68% [107/158]) and smoking cessation (27% [17/64]). CONCLUSIONS: There is room for improvement in early risk factor management for secondary prevention, even in specialized stroke centres. To optimize stroke preventative care, more interdisciplinary collaboration, investigation of reasons for suboptimal care, development of strategies to minimize care gaps and ongoing stroke care audits for quality improvement are needed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».