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Enregistrement W2520142804 · doi:10.1017/cjn.2016.285

The Impact of Transferring Stroke Patients: An Analysis of National Administrative Data

2016· article· en· W2520142804 sur OpenAlexaffvenueabout
Charlotte Zerna, Noreen Kamal, M. Patrice Lindsay, Jiming Fang, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHeart and Stroke FoundationUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Interquartile rangeRehabilitationEmergency medicineHospital dischargeHealth careMortality ratePediatricsPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interhospital transfer is an important but resource-intensive pattern of care. The use for stroke patients is highly dependent upon health system structure. We examined the impact of hospital transfers for stroke care in Canada. METHODS: We analyzed hospital administrative data within the Canadian Institute for Health Information (CIHI) Database for the 3 fiscal years 2011/12, 2012/13 and 2013/14. Patients with clinical stroke syndrome (ischemic or hemorrhagic) were identified using International Classification of Diseases. Stroke centers were defined by Heart & Stroke Foundation of Canada stroke report. RESULTS: During the 3-year period,397 patients in Canada (excluding Quebec) were admitted to hospital for clinical stroke syndrome. Median age was 75 (interquartile range [IQR] 64-84) years; 50.6 % were male. Less than 5% (n=4030) of patients were transferred. Patients transferred to stroke centers were younger (p<0.001) and had shorter median length of stay (p<0.001). The highest probability of discharge home was associated with sole care at stroke center (43.8%). Transfer to stroke center from community hospital had the highest probability for discharge to rehabilitation facility (25%) and lowest to either long-term (2.1%) or complex community care (2.0%). Transferred patients had lower mortality at discharge. CONCLUSION: Younger patients were transferred more frequently to stroke centers; older patients were more likely treated in community hospitals. Sole stroke center care was associated with high discharge rate to home; transfer to a stroke center was associated with high discharge rate to rehabilitation and lower mortality rates.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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