Abstract 214: Improvement Among All Hospital Types and Reduced Hospital Level Variation in Use of Intravenous tPA for Acute Ischemic Stroke 2003-2011: Findings from Get With The Guideline-Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: IV tPA delivery is challenging and use varies widely. We analyzed differences in patient and hospital characteristics at the hospital level in the Get with the Guidelines (GWTG) - Stroke database. Methods: We analyzed data on 73574 patients from 2003-2011 at 1231 hospitals with ≥10 tPA-eligible ischemic stroke (AIS) patients arriving < 2 hr of onset, divided into quartiles of rates of tPA delivered within 3 hrs of onset. Median percentages are reported, and temporal trends were calculated using absolute changes from 2010-2011 vs. 2003-2005. Results: Patients at hospitals with lower rates of tPA treatment within 3 hrs were older, more frequently white, used EMS less often, had lower NIHSS values with very high rates of missing NIHSSS, and greater door to imaging times as compared to better performing hospitals. Hospitals with lower rates of tPA treatment were smaller and more rural, had fewer ICU beds, and were less often teaching or primary stroke centers (Table 1). IV tPA use increased across all types of hospitals from 2003-2011, but increased to a greater degree in non-primary stroke centers and those in the South and West (Table 2). Teaching status, bed size and other measured variables were not different. Conclusion: Significant increases in IV tPA treatment among patients arriving < 2hr have occurred over the past decade, and rates of increase vary by hospital characteristics. The profile of tPA treated eligible patients also changes across the range of hospital tPA use rates, with highest performing sites reporting NIHSS in >90% of tPA patients, and treating greater numbers of patients who are non-white or with more severe strokes. Low performing sites may benefit from greater focus on NIHSS assessment and timeliness of care. .
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».