Predictors of diagnostic neuroimaging delays among adults presenting with symptoms suggestive of acute stroke in Ontario: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have examined the timeliness of thrombolysis for acute ischemic stroke, but less is known about door-to-imaging time. We conducted a prospective cohort study to assess the timing of neuroimaging among patients with suspected acute stroke in the province of Ontario, Canada, and to examine factors associated with delays in neuroimaging. METHODS: We included all patients 18 years and older with suspected acute stroke seen at hospitals with neuroimaging capacity within the Ontario Stroke Registry between Apr. 1, 2010, and Mar. 31, 2011. We used a hierarchical, multivariable Cox proportional hazards model to evaluate the association between patient and hospital factors and the likelihood of receiving timely neuroimaging (≤ 25 min) after arrival in the emergency department. RESULTS: A total of 13 250 patients presented to an emergency department with stroke-like symptoms during the study period. Of the 3984 who arrived within 4 hours after symptom onset, 1087 (27.3%) had timely neuroimaging. The factors independently associated with an increased likelihood of timely neuroimaging were less time from symptom onset to presentation, more severe stroke, male sex, no history of stroke or transient ischemic attack, arrival to hospital from a setting other than home and presentation to a designated stroke centre or an urban hospital. INTERPRETATION: A minority of patients with stroke-like symptoms who presented within the 4-hour thrombolytic treatment window received timely neuroimaging. Neuroimaging delays were influenced by various patient and hospital factors, some of which are modifiable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».