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Enregistrement W2442040145 · doi:10.1017/cjn.2016.167

P.063 Durability over time of strategies to reduce door-to-needle times in thrombolysis of acute ischaemic stroke

2016· article· en· W2442040145 sur OpenAlexvenueno aff
Aimen Moussaddy, B Chen, Mark R. Keezer, Yan Deschaintre, AY Poppe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisInterquartile rangeModified Rankin ScaleTissue plasminogen activatorIschaemic strokeStroke (engine)Acute strokeInternal medicineAnesthesiaIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Faster administration of tissue plasminogen activator (tPA) for patients with acute ischaemic stroke yields greater clinical benefits. We implemented door-to-needle (DTN) time reduction strategies at our centre and evaluated their short- and long-term effects on in-hospital treatment delays and clinical outcomes. Methods: Stroke team pre-notification, direct computed tomography (CT) transfer, not routinely waiting for labs and tPA delivery on CT table were implemented in June 2013. We included all thrombolysed patients admitted directly to our hospital between January 2012 and March 2015. In-hospital delays and clinical outcomes (Modified Rankin scale, mRS) at 3 months were compared between patients pre- and post-modification, and the latter period was divided into early and late phases to assess the durability of our modifications. Results: Forty-eight individuals were treated pre-modification, compared to 58 post-modification. The median DTN time was reduced from 75 (interquartile range: 60-93) minutes to 46 (33-59) minutes (p<0.0001). The median DTN time in the early and late post-modification phases was not different (41 versus 46 minutes, p=0.4085). Functional outcome at 3 months was not different in the two groups (proportion of mRS≤1: 34% versus 28%, p=0.882). Conclusions: We were able to decrease our DTN time for treatment of acute stroke by implementing simple modifications and these improvements persisted over time.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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